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

Webinar in inglese.

mercoledì 9 giugno - 13:00

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.

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Speakers

Alisa Stratulat, PhD

Program Manager – MIPAR Image Analysis

Sammy Nordqvist

CEO – SciSpot Scientific Solutions