HawkEye – AAn oinarritutako metalografia analisi softwarea
Aseguramiento de la calidad metalúrgica del metal líquido.
Herramienta de análisis térmico para el aseguramiento de la calidad de la fundición de hierro de grafito esferoidal, grafito laminar y grafito compacto.
AZTERLANek garatutako HawkEye galdaketa nodularreko analisi metalografikoko softwareak galdaketa-enpresa industrialei eta saiakuntza-laborategiei galda-osagaien propietateak finkatzeko eta baliozkotzeko analisi kritiko hau gauzatzeko behar duten segurtasuna eta arintasuna eskaintzen die.
HawkEyek ikusmen aurreratua eta Adimen Artifiziala konbinatzen ditu galdaketako irudi mikrografikoen analisia automatizatzeko, analisi kuantitatiboko tresnek eskaintzen dituzten onurak gaindituz eta ohiko ikuskapen bisualari datxezkion subjektibotasuna eta aldakortasuna ezabatuz.
Ikusmen aurreratua baliatuz, HawkEyek azkar eta modu fidagarrian detektatzen ditu grafitoaren eta irudi mikroskopikoetako faseen ezaugarri formalak; adimen artifiziala aplikatuz, sistemak nazioarteko aplikazio-arauen (UNE EN ISO 945) arabera interpretatzen eta sailkatzen ditu elementuak, eta laginaren azken ebaluazioa eskaintzen du.
HawkEye bateragarria da kalitate metalurgikoa kontrolatzeko beste tresna batzuekin (Thermolan®, esaterako), metalaren kudeaketa hobea egin ahal izateko.
Galdaketa nodularreko ekoizpen industrialerako kalitate-kontroleko softwarea
Ziurtatu zure analisi metalografikoen fidagarritasuna
- AAn oinarritutako analisia, teknikarien esku-hartzearen beharrik gabe, zeinak laginak prestatzen eta irudi metalografikoak hartzen zentra daitezkeen
- UNE-EN ISO 945-1, 945-2 eta 945-4 arauen araberako ebaluazio metalografikoa
- Propietate mekanikoei eta materialaren jardunari eragiten dieten funtsezko alderdiak aztertzea: ferrita/perlita matrizea, grafitoaren morfologia, nodularitate-indizea, karburoen presentzia
- Saiakuntza-txostenak automatikoki sortzeko diseinatua
- Industria-ekoizpenerako zein saiakuntza-laborategietarako egokia
- Nital 5ekin kimikoki erasotako eta eraso gabeko laginekin apligarria
- Irudiak prozesatzeko atazak murriztea
- %99ko zehaztasuna noduluen sailkapenean, adituek egindako analisiei dagokienez
- Interfaze lagunkoia eta erabilerraza teknikarientzat
- Lortutako emaitzen eta metalgintzako kalitatea kontrolatzeko beste software batzuen arteko bateragarritasuna, metala hobeto kudeatzeko
HawkEyeren gakoak
HawkEye-ren garapenean AZTERLANeko analisi metalografikoan eta akatsen diagnostikoan adituak diren teknikariek parte hartu dute analisien emaitzak balioztatzen. Era berean, AZTERLANeko taldeak egindako txostenekin eta analisiekin entrenatu da tresna, baita saiakuntza honi aplika dakiokeen ezagutza tekniko metalurgikoarekin eta araudiarekin ere.
AZTERLANek 40 urte baino gehiagoko esperientzia du karakterizazio eta ebaluazio metalografikoko lanak egiten, bai eta produkzio defektuen eta zerbitzuan gertatutako akatsen azterketa eta diagnostikoa egiten ere.
HawkEyek analisien emaitzak biltegiratzen ditu datu-base dedikatu batean, lortutako emaitzak ekoizpen-prozesuaren beste aldagai batzuekin lotzeko aukera eskainita.
Funtzionalitate horrek, akatsak diagnostikatzeko prozesuan laguntzeaz gain, machine learning eta adimen artifizialeko ereduetarako balio erantsi handiko datu-multzoak sortzea ahalbidetzen du.
HawkEyek eskaintzen dituen emaitzak bateragarriak dira metalaren kudeaketa hobetzeko lotutako kalitate metalurgikoa kontrolatzeko beste software eta bitarteko batzuekin.
HawkEyek txostenak egiteko behar diren datu guztiak ematen ditu:
- Laginaren identifikazioa: ID, erauzketaren kokapena, lagin kopurua eta ebaluatutako eremuak
- Analisiari buruzko datuak: irudiaren magnifikazioa, aplikazio-arauak
- Grafitoaren ezaugarriak zehaztea: morfologia, banaketa, tamaina
- Matrizearen ezaugarriak: ferrita, perlita, karburoak
Txostenak beste datu interesgarri batzuekin pertsonalizatu eta konfiguratu daitezke, hala nola: grafito-noduluak zenbatzea, materiala izendatzea, lagina prestatzeko prozedura, etab.
Ezagutza metalurgiko sakon baten eskutik, 4.0 industria, datuak kudeatzeko sistema aurreratuak eta machine learning-a osagarriak fabrikatzeko modua eraldatzeko etorri dira”.
