Effiziente Klassifizierung mit künstlicher Intelligenz
Softwarebasiert können Partikel für die technische Sauberkeitsbestimmung automatisch klassifiziert werden. Modelle für das Machine Learning sorgen dafür, dass eine aufwendige Nachqualifizierung entfällt, beispielsweise von metallischen Partikeln.
Mithilfe der Software von Zeiss wird die Klassifizierung von Partikeln beschleunigt (Quelle: Zeiss)
Moderne Mikroskope messen, zählen und klassifizieren Partikel auf Filtermembranen heute bereits automatisch nach auszuwählenden Standards beziehungsweise Normen. Partikel im Grenzbereich mussten jedoch bisher zeitaufwendig von den Anwendern nachklassifiziert werden. Mit den neuen Machine-Learning-Modellen zur Objektklassifizierung in der Software ›Zeiss ZEN core Technical Cleanliness Analysis‹ können sich Nutzer diesen Arbeitsschritt jetzt sparen und kommen der Probenrealität trotzdem sehr nah (Bild 1).
Spezifikationen zur technischen Sauberkeit gehören in vielen Branchen mittlerweile zu den Standardangaben auf Konstruktionszeichnungen. In der Automobilindustrie erfolgt die Kontrolle der partikulären Sauberkeit nach der deutschen Richtlinie VDA 19.1 (2015) beziehungsweise dem internationalen Pendant ISO 16232 (2018) (Bild 2). Die Revision dieser Richtlinie und der nachfolgenden ISO-Norm war für Dr. Jati Kastanja, Produkt Managerin, Senior Expert bei Zeiss Research Microscopy Solutions, »ein riesiger Schritt«. Dies, so die Expertin, schuf die Grundlage, um die Sauberkeitsprüfungen in Darstellung und Ausführung objektiv beurteilen und vergleichen zu können. […]
HERSTELLER
Carl Zeiss IQS Deutschland GmbH
D-73447 Oberkochen