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Wie kann MIPAR bei der Kornstrukturanalyse helfen?

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Getreide-Analyse

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Die Kornstrukturanalyse ist ein Grundpfeiler der Materialwissenschaft. Sie fließt in routinemäßige Herstellungsprozesse ein und hilft bei der Qualitätssicherung und -kontrolle (QA/QC), liefert aber auch wichtige Erkenntnisse über die mechanischen Eigenschaften neuer metallurgischer Systeme. Es gibt verschiedene Methoden zur Analyse von Korngröße, -anzahl usw., die ein umfassendes Verständnis der Phasen ermöglichen, aus denen kristalline Werkstoffe wie Keramiken und Metalllegierungen bestehen, aber sie fallen im Allgemeinen unter die Kategorie der digitalen Mikroskopie. Die digitale Kornstrukturanalyse wird aufgrund ihrer Genauigkeit, Kosteneffizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeit bevorzugt. Die Zuverlässigkeit jeder automatisierten Lösung hängt jedoch in hohem Maße von der Qualität Ihrer Kornmessungssoftware ab. In diesem Blogbeitrag wird die automatisierte Kornstrukturanalyse genauer untersucht, bevor einige proprietäre MIPAR-Lösungen vorgestellt werden, die Ihnen bei Ihrer Forschung und Entwicklung helfen könnten.

Welche Methoden werden für die Korncharakterisierung verwendet?

Zu den traditionellen Methoden zur Korncharakterisierung gehören die Intercept-Methode und der Diagrammvergleichsansatz. Beide Methoden haben zwar ihre Vorteile, sind aber möglicherweise weniger genau und zeitaufwändiger als fortschrittlichere Techniken wie die automatische Bildanalyse. Aus diesem Grund haben sich die Forscher modernsten Hilfsmitteln zugewandt, z. B. hochauflösender Bildgebung in Verbindung mit Deep-Learning-Algorithmen, um die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz der Kornstrukturanalyse zu verbessern.

Anwendung von Deep Learning auf die Charakterisierung von Kornstrukturen

Deep-Learning-Algorithmen haben verschiedene wissenschaftliche Bereiche revolutioniert, darunter auch die Materialwissenschaft. Durch das Training neuronaler Netze zur Erkennung von Mustern und Strukturen in komplexen Datensätzen können Forscher genauere und zuverlässigere Ergebnisse bei der Kornstrukturanalyse erzielen. Diese Algorithmen können auch große Datenmengen schneller verarbeiten als herkömmliche Methoden, was sie zu einer idealen Wahl für Anwendungen mit hohem Durchsatz macht.

MIPAR-Kornstrukturlösungen

MIPAR hat eine Reihe von Deep-Learning-basierten Lösungen für die automatisierte Kornstrukturanalyse in einer Reihe von Materialien entwickelt. Jede Lösung ist auf bestimmte Materialtypen zugeschnitten und hält sich an die ASTM E-112-Norm für die Korngrößenmessung:

Titan: Das vollautomatische System von MIPAR zur Erkennung und Messung von Titankörnern kann Einzelbilder oder ganze Probenchargen verarbeiten und liefert schnelle und genaue Ergebnisse.

Stahl: Diese vollautomatische Korngrößenlösung für Stahllegierungen entspricht der Norm ASTM E-112. Die Software von MIPAR kann Schliffbilder direkt vom Mikroskop analysieren oder Probendatensätze in Stapeln verarbeiten. Sie generiert eine Korngrößenverteilung und begleitende Datenstatistiken mit vollständig integrierten Berichten für einen einfachen Datenaustausch.

Kupfer: Ähnlich wie die Lösung für Stahl ist das MIPAR-Korngrößenmessgerät für Kupferlegierungen vollautomatisch und entspricht der Norm ASTM E-112. Es kann Schliffbilder analysieren und Probendatensätze in Stapeln verarbeiten und liefert Korngrößenverteilungen und Datenstatistiken.

Aluminium: MIPARs Lösung für die Analyse der Aluminiumkorngröße ist ebenfalls vollautomatisch und entspricht der Norm ASTM E-112. Sie kann Schliffbilder analysieren und Probendatensätze in Stapeln verarbeiten und Korngrößenverteilungen und Datenstatistiken erstellen.

Keramiken: Diese vollautomatische Lösung wurde für die Korngrößenanalyse von Sintermetall entwickelt und entspricht der Norm ASTM E112. Sie kann Schliffbilder direkt vom Mikroskop analysieren oder Probendatensätze in Stapeln verarbeiten.

Die Vorteile von Deep-Learning-Algorithmen in der Materialwissenschaft

Deep-Learning-Algorithmen bieten zahlreiche Vorteile für die Materialwissenschaft, darunter erhöhte Genauigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten. Diese Algorithmen eignen sich besonders gut für die Kornstrukturanalyse, da sie subtile Muster und Strukturen erkennen können, die für herkömmliche Methoden schwer zu erkennen sind. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Deep Learning können Forscher zuverlässigere und detailliertere Informationen über die Mikrostruktur eines Materials erhalten, was letztlich zu fundierteren Entscheidungen über Materialeigenschaften und -leistung führt.

Entscheiden Sie sich für MIPAR für eine hochmoderne Kornstrukturanalyse

Die auf Deep Learning basierenden Lösungen von MIPAR haben eine lange Tradition in der Materialwissenschaft und bieten eine unvergleichliche Genauigkeit und Effizienz in der Kornstrukturanalyse. Unsere Tool-Suite ist auf eine Vielzahl von Materialien zugeschnitten und stellt sicher, dass Sie die bestmöglichen Ergebnisse für Ihre spezifische Anwendung erhalten. Geben Sie sich nicht mit weniger als dem Besten zufrieden. Entscheiden Sie sich für MIPAR, wenn es um Ihre Kornstrukturanalyse geht, und erleben Sie den Unterschied, den Spitzentechnologie ausmachen kann