Уже несколько лет Россия сохраняет лидирующие позиции по объёму производства чугуна. Данный сплав применяется в самых разных сферах промышленности таких как автомобилестроение, станкостроение и металлургия. Для создания надежных и долговечных изделий чугунные отливки проходят строгий и беспрерывный контроль. Программный комплекс AXALIT способствует облегчить и ускорить этот процесс на литейных предприятиях.

В программном обеспечение AXALIT разработан отдельный модуль AXALIT Castiron с методиками основанными на стандарте ГОСТ 3443 «Отливки из чугуна с различной формой графита» для оценки структуры нелегированного и низколегированного чугуна.

Автоматизация рабочего процесса

Технологические достижения и развитие компьютерной техники позволяют полностью автоматизировать рабочий процесс любого производства, повышая качество и производительность труда. Поэтому сегодня определение типа, формы, распределение и другие характеристики графита в чугуне мы рассмотрим на примере моторизированного инвертированного микроскопа Leica DMi8 и модуля программного обеспечения AXALIT "Анализ графита в чугуне", работающего на искусственных нейронных сетях. Но сначала разберемся с основными тезисами.

Что такое моторизированный микроскоп?

Все компоненты такого микроскопа полностью моторизованы и управляются посредствам контроллера и программного обеспечения. ПО перемещает местоположение образца в координатах XY; автоматически выравнивает точку фокусировки (ось OZ); управляет объективами микроскопа; настраивает освещение в микроскопе.

Рисунок 1. Моторизированный микроскоп Leica DMi8

Что такое искусственная нейронная сеть?

Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, работающая по принципу сетей нервных клеток живого организма. Благодаря такой структуре машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны на только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить её из своей памяти.

Приступим!

Установив образец чугуна на предметный столик, задаём координаты, по которым софт снимает и сшивает панораму. В нашем случае координаты X= 43,932, Y=22,299 и размеры исследуемого участка ширина W=5 мм и высота H=5 мм.

Видео 1. Автоматическая сшивка панорамы программным обеспечением AXALIT

Получив панораму, выбираем методику для анализа графита в чугуне.

Рисунок 2. Выбор методики в ПО AXALIT

Параметры поиска объектов изображения можно оставить стандартными или настроить под себя.

Рисунок 3. Настройка параметров в ПО AXALIT

Так как методика «Анализ графита в чугуне» основана на нейронных сетях, необходимо выбрать или создать новую базу данных для определения всех параметров графита. Создание новой базы занимает несколько минут – введите название БД и добавьте название всех предполагаемых объектов.

Рисунок 4. Создание новой базы данных для обучения нейронных сетей AXALIT

Рисунок 5. Выбор предполагаемых объектов

После выбора базы данных и запуска алгоритма распознавания программа находит и классифицирует выделенные объекты. Если БД новая или плохо обученная, оператор должен вручную присвоить выделенным объектам имена или переклассифицировать неверно указанные, тем самым обучив нейронную сеть. Спустя некоторое время нейронная сеть будет безошибочно определять все объекты на изображении.

Рисунок 6. Нейронные сети ПО AXALIT распознали и классифицировали графит в чугуне.

Оператору остается только получить полный отчет по стандартам ГОСТа с таблицами, диаграммами и снимками включений графита.

Рисунок 7. Готовый отчет результатов исследования.

Как проходит исследование в реальном времени можно посмотреть на нижепредоставленном видео.

Видео 2. Модуль программного обеспечения AXALIT "Анализ графита в чугуне" в действии

Так программный комплекс AXALIT снимает рутинную работу с лаборантов, при этом повышая производительность, качество и надежность выпускаемой продукции.