素材分析ソフト QAI

概要
QAIはQpixControl2に統合されたAIベースの画像評価モジュールで、硬さ試験における圧痕の自動検出と評価を行います。Vickers、Knoop、Brinellの各法に対応し、低コントラストやエッチング、粗面などの困難な表面に最適化されています。AIはQpixControl2内でローカルに動作し、インターネット接続は不要です。

主な利点

• 硬さ試験の圧痕（Vickers、Knoop、Brinell）を自動かつ高精度に検出。
• 従来の画像認識アルゴリズムに比べて認識率・検出率が向上。
• 手動による介入やチェックの必要性を低減。
• 再現性の向上と測定結果の系統誤差の低減。
• 同一の圧痕画像に対して一貫した結果を提供。

材料および表面タイプ
QAIは困難な表面での検出性能を向上させます。特に粗面、研削面、エッチング面など、従来アルゴリズムが苦戦する表面で有効です。

事例（選択された試験画像と条件）

• 鋼材の低コントラスト — 硬さ: 725 HV1; 前処理: 研削 P1200 / 研磨 1 µm。
• 鋼材のエッチング面低コントラスト — 硬さ: 309 HV0.5; 前処理: 研削 P1200 / 研磨 1 µm。
• 炭素鋼のエッチング面低コントラスト — 硬さ: 121 HV1; 前処理: 研磨 1 µm。
• 構造用鋼のエッチング面低コントラスト — 硬さ: 235 HV0.5; 前処理: 研削 P1200 / 研磨 1 µm。
• 鋼材のエッチング面 — 硬さ: 305 HV0.5; 前処理: 研磨 P1200 / 研磨 1 µm。
• 鋼材のエッチング面低コントラスト — 硬さ: 837 HV0.5; 前処理: 研削 P1200 / 研磨 1 µm。
• 鋼材の大きな変形/膨れ — 硬さ: 263 HV10; 前処理: 研磨 1 µm。
• 鋳鉄の小さな圧痕 — 硬さ: 361 HV0.01; 前処理: 研磨 1 µm。
• 鋼材の粗い表面 — 硬さ: 287 HV10; 前処理: 研削 P80。

評価と性能比較
QAIはQpixControl2内の従来の画像認識を置き換え、測定可能な改善をもたらします。試験ブロック上の90箇所の代表的な試験結果（目標 HV1 約701）：

従来の評価 — 要約表
平均値 | 範囲
700.04 | 24.90

硬さ最小 | 硬さ最大
688.80 | 713.70

標準偏差 | 合格結果数
5.88 | 90

QAI評価 — 要約表
平均値 | 範囲
701.55 | 16.40

硬さ最小 | 硬さ最大
692.50 | 708.90

標準偏差 | 合格結果数
3.47 | 90

データ処理と運用
すべてのQAI処理およびAI推論はPC上のQpixControl2環境内でローカルに実行され、クラウドやインターネット接続は不要です。モデルは装置上で自律的に学習しません。モデルの更新や再学習はQATMが管理・検証し、硬さ試験基準への適合性と検証済みの一貫性を確保します。

特長 / 技術仕様

• 商品名: QAI
• 統合: QpixControl2操作ソフトウェアに完全統合
• 対応測定法: Vickers, Knoop, Brinell
• 動作モード: QpixControl2内での100%ローカル/オフライン推論（クラウド不要）
• モデル更新 & 再学習: QATMが管理（装置上での自律学習なし）
• 主な利点: 認識/検出率の向上、再現性向上、従来評価に比べた標準偏差の低下
• 観察された改善: 標準偏差の低下（従来約~5.88 → QAI約~3.47）および試験での結果範囲の縮小
• 適用対象: エッチング面、研削面、研磨面、粗面、低コントラスト面
• 画像種別: Qpixシステムが生成する典型的な光学画像をサポート（カメラ/レンズ/倍率は変更不要）