Les méthodes conventionnelles de traitement d’images sur les machines d’essai de dureté sont assez efficaces pour les images propres qui présentent des limites d’indentation claires. Dans la pratique, cependant, les pièces ou les échantillons présentent souvent des surfaces rugueuses qui compromettent la qualité du traitement de l’image, ce qui pourrait entraîner des valeurs de dureté incorrectes.
Un observateur humain peut facilement trouver l’empreinte dans les deux images et les limites exactes de cette empreinte. Pour un algorithme informatique, trouver l’indentation dans l’image de droite est beaucoup plus difficile en raison des nombreux gradients de cette image. L’intelligence artificielle peut surmonter cette difficulté en entraînant un réseau neuronal informatique complexe à « penser » comme un observateur humain.
Le modèle INNOVATEST Brinell AI est entraîné dans notre centre de recherche/département R&D à l’aide de puissants superordinateurs. La phase d’entraînement optimise des millions et des millions de facteurs de pondération dans un réseau neuronal, afin d’apprendre à quoi peut ressembler un retrait, en utilisant une approche de descente de gradient. Les facteurs de pondération ont été optimisés par un observateur humain et après que les facteurs de pondération optimaux ont été déterminés. L’utilisation de la fonction IA sur notre appareil de test de dureté pour détecter de nouvelles indentations est appelée « inférence » et nécessite beaucoup moins de puissance de calcul. Le modèle d’IA a été créé.
Pendant l’inférence, une nouvelle image (une nouvelle image de l’empreinte Brinell) est introduite dans le réseau neuronal avec des poids qui ont été déterminés pendant l’entraînement. L’algorithme complexe est capable de calculer lui-même un « masque », qui est tracé au-dessus de l’image de l’empreinte, remplissant exactement l’empreinte et marquant les bords qui peuvent alors être facilement détectés par un système de reconnaissance automatique d’images.
Cette technologie de pointe ne nécessite aucun objectif particulier et permet de détecter et de mesurer parfaitement même les empreintes peu visibles, comme c’est souvent le cas pour les empreintes peu profondes dans les matériaux à surface rugueuse.
