Caratterizzazione del metallo utilizzando l’analisi delle immagini di Deep Learning

Scopo del webinar

Il rapido sviluppo dei metalli si basa sulla comprensione della microstruttura dei loro materiali  (dimensione dei grani, porosità, morfologia, ecc.), un processo di fabbricazione affidabile e un’analisi approfondita delle prestazioni per diverse applicazioni. Per risolvere alcune delle sfide industriali (aumentare la produttività, fornire prodotti senza difetti) e stare davanti alla concorrenza, sono necessarie tecniche di analisi automatizzate, affidabili e intelligenti.

Con Deep Learning e un potente motore di analisi delle immagini, MIPAR consente agli utenti di eseguire un’analisi delle immagini rapida, accurata e automatizzata. In tre semplici passi : tracciare, addestrare e applicare, i ricercatori possono creare un modello che identifica caratteristiche specifiche, e poi eseguire fogli parametrici personalizzati su nuove immagini, per rilevare caratteristiche complesse in uno o due secondi.

Questo webinar presenterà i vantaggi dell’utilizzo dell’analisi della segmentazione delle immagini nei metalli utilizzando il Deep Learning. Questa tecnica vi permetterà di analizzare microstrutture complesse, eseguire analisi automatizzate dei grani e delle inclusioni. Sarai in grado di studiare guasti e difetti, e analizzare particelle e satelliti nelle polveri per la produzione additiva, con esempi di applicazioni in titanio, nichel, acciaio e rame.

Pratica info

Webinar gratuito, online.