Clemex Vision 9 mis sur le marché

EXPLORER DE NOUVELLES POSSIBILITÉS GRÂCE À L’APPRENTISSAGE MACHINE

Des algorithmes propres au client permettent à Clemex Vision de dépasser les techniques d’analyse d’image traditionnelles. L’apprentissage machine a commencé à jouer un rôle déterminant pour améliorer les routines d’analyse d’images. Ces nouvelles techniques améliorent considérablement la vitesse de traitement d’analyses d’images complexes en automatisant davantage les techniques traditionnelles en fonction du seuillage.

• Analyse d’images automatisée
  Tire profit de 30 ans d’expérience dans le développement de routines pour notre logiciel réputé destinées à diverses applications.
• Algorithmes développés par le client
  Clemex intègre, développe et optimise le code Python pour les clients qui souhaitent utiliser leur propre méthodologie.
• Intelligence artificielle
  Pour le logiciel Clemex Vision 9 ou les logiciels mis à niveau, de nouvelles consignes utilisant des algorithmes d’apprentissage machine sont utilisées de façon harmonieuse.

PLUS RAPIDE ET PLUS SIMPLE

La version la plus récente de Clemex Vision met à profit les capacités d’apprentissage machine, y compris des consignes spéciales pour les grains martensitiques, ferriques, et austénitiques. Ces nouveaux algorithmes automatiques sont intégrés à la boîte à outils existante du logiciel pour offrir une manière rapide et fiable d’identifier optiquement les microstructures complexes.

L’incidence de l’apprentissage machine sur les systèmes existants

Les clients Clemex possédant une licence valide ainsi qu’un contrat Clemex Care peuvent simplement mettre à jour leur logiciel et commencer à utiliser les nouvelles consignes dans la boîte à outils. Bien que le flux de travail actuel demeure inchangé, les nouvelles consignes d’apprentissage machine rendront les routines d’analyse d’images beaucoup moins complexes et, par conséquent, beaucoup plus efficaces. Les utilisateurs n’ont à définir les paramètres de l’algorithme qu’une seule fois, puis exécuter la routine d’analyse sur un nombre illimité d’échantillons.

DÉFINIR LES PARAMÈTRES DE L’ALGORITHME

Cette opération est habituellement réalisée une fois pour chaque type d’analyse. L’algorithme est assez puissant pour tenir compte de la variabilité de la lumière et de l’ombrage. Les ajustements sont minimaux.

EXÉCUTER UNE ROUTINE D’ANALYSE

L’utilisation de notre logiciel d’analyse d’images est aussi simple qu’avant. De nouvelles consignes comme l’outil à mesurer les grains martensitiques sont intégrées de façon harmonieuse aux routines d’analyse.

EXAMINER LE RAPPORT

Les résultats peuvent être affichés à l’écran pour examen avant d’être enregistrés sous format .xlsx ou .pdf. Les données relatives à chaque grain peuvent être retrouvées et validées individuellement.

Avantages de l’apprentissage machine par rapport aux techniques d’analyse d’images traditionnelles

Les routines contenant des algorithmes d’apprentissage machine offrent deux avantages principaux par rapport à celles qui utilisent uniquement les techniques d’analyse d’images traditionnelles. D’abord, il est maintenant possible de détecter des microstructures difficiles à analyser optiquement. Par exemple, l’acier martensitique est particulièrement difficile à analyser en raison de sa résistance aux techniques de gravure. 

Grains martensitiques selon une détection n’utilisant pas l’apprentissage machine

Grains martensitiques selon une détection utilisant l’apprentissage machine

Dans d’autres applications, comme Pearlite-Ferrite Area Percent, les algorithmes d’apprentissage machine simplifient grandement la routine d’analyse d’images existante. Ainsi, la détection dans ces applications n’est plus effectuée selon la méthode de seuillage qui exige habituellement de nombreuses consignes de réglage de précision. Elle s’effectue plutôt en une seule étape, ce qui réduit considérablement le temps passé dans chaque zone. De plus, la diminution du nombre de manipulations effectuées par l’utilisateur se traduit par une routine plus robuste, permettant ainsi des variations de luminosité.

• Flux de travail simple
  La méthode sans seuillage est un moyen rapide et facile de détecter automatiquement le joint des grains.
• Rigoureux
  Détection reproductible des grains sans joints visibles, même avec une variation dans l’intensité de la lumière
• Reproductibilité
  La méthode réduit au minimum la variation entre les différents opérateurs et augmente la reproductibilité.
• Précis
  Algorithme ayant réussi les tests sur des centaines d’images en collaboration avec un partenaire de premier plan de l’industrie.
• Analyse rapide
  Une fois les paramètres définis, l’algorithme est déployé à haute vitesse sur chaque zone de l’échantillon.

PLUS DE FAÇONS D’OBTENIR DES DONNÉES VALIDES

Pour plus de simplicité, l’automatisation a été accrue. Les systèmes Clemex évoluent selon vos exigences grâce à de nouvelles routines et consignes d’apprentissage machine élaborées par notre équipe de spécialistes.

TROUSSES D’APPLICATION

Celles-ci contiennent un certain nombre de routines prédéfinies pour un certain type d’application.

• Taille de grains
• Épaisseur de couche
• Taille des particules
• Analyse de phase
• Espacement des bras dendritiques

ROUTINES PERSONNALISÉES

Des routines d’analyse d’images peuvent être élaborées par des laboratoires de recherche ou par le personnel expert de Clemex à l’aide de la vaste bibliothèque de consignes. Les projets antérieurs comprennent :

• Espacement linéaire moyen des dendrites
• Analyse automatisée des rainures laser sur les wafers
• Histomorphométrie d’images binaires dans l’évaluation de nerfs

L’AVANTAGE CONFÉRÉ PAR L’APPRENTISSAGE MACHINE

L’élaboration de routines d’analyse par nos spécialistes dispose maintenant de l’avantage supplémentaire que confère l’apprentissage machine. Les routines actuelles peuvent être revues et améliorées par notre personnel à l’aide des outils les plus récents. Pour plus d’information, communiquez avec notre équipe ici.

BESOINS FUTURS EN ANALYSE D’IMAGES

Avec le déploiement de nouvelles versions du logiciel sur une base régulière ainsi que d’une passerelle vers l’apprentissage machine (ou l’intelligence artificielle), de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux algorithmes vous permettent de garder votre équipement plus longtemps. Les composants matériels peuvent être ajoutés ou remplacés pour s’adapter aux nouvelles spécifications. La valeur de votre investissement initial est donc maintenue.

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