Os métodos convencionais de processamento de imagens em máquinas de teste de dureza são bastante bem-sucedidos para imagens limpas que apresentam limites claros de indentação. Na prática, no entanto, as peças ou amostras têm frequentemente superfícies ásperas que comprometem a qualidade do processamento da imagem, o que poderia resultar em valores de dureza incorretos.
Um observador humano pode facilmente encontrar o indentação em ambas as imagens e os limites exatos de tal indentação. Para um algoritmo de computador, encontrar a indentação na imagem correta é muito mais desafiador devido aos muitos gradientes desta imagem. A inteligência artificial pode superar esta dificuldade treinando uma complexa rede neural computacional para “pensar” como um observador humano.
O modelo INNOVATEST Brinell AI é treinado em nossas instalações de pesquisa/departamento de P&D usando poderosos supercomputadores. A fase de treinamento otimiza milhões e milhões de fatores de peso em uma rede neural, para aprender como pode parecer uma reentrância, usando uma abordagem de descida gradiente. Os fatores de peso foram otimizados por um observador humano e, após os fatores de peso ideais, onde foram determinados. O uso da função IA em nosso durômetro para detectar novas indentações é chamado de “inferência” e requer significativamente menos poder de computação. O modelo de IA foi criado.
Durante a inferência, uma nova imagem (uma nova imagem Brinell de reentrância) é inserida na rede neural com pesos que foram determinados durante o treinamento. O complexo algoritmo é capaz de calcular uma “máscara” por si só, esta máscara é plotada no topo da imagem da reentrância, preenchendo exatamente a reentrância e marcando as bordas que depois podem ser facilmente detectadas pelo sistema de reconhecimento automático de imagem.
Esta tecnologia super avançada não requer objetivos especiais e proporciona até mesmo reentrâncias com pouca visibilidade, muitas vezes o caso com reentrâncias rasas em materiais de superfície rugosa, para serem perfeitamente detectadas e medidas.
