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基于人工智能神经网络的硬度压痕自动测量技术简介：
硬度是一个重要的质量控制指标，可以在生产制造过程中对材料进行定量分析和评估。然而传统的压痕自动测量方法通常基于单纯的图像处理技术，这些方法是软件里面固定的参13数和算法，不属于智能范畴，测量结果的可信度也不高，同时还存在需要光洁的表面、识别 粗糙的边缘不理想、无法处理锈蚀油污等干扰、不同材料需要切换算法、不能完全拟合压 痕边缘等缺点。传统的自动测量算法难以适应不同材料性质、形态和尺寸的变化，受明暗锈蚀等干扰影响大，同时调试难度高、客户培训困难。
为了解决传统图像处理技术的硬度自动测量存在的诸多问题，我司投入大量资金和资 源研发出了一种基于人工智能深度学习神经网络技术的硬度压痕自动测量系统，该系统基 于最前沿的AI技术，使用仿生神经元原理和巨量压痕库数据训练了压痕识别专用神经网络， 自动测量压痕的准确度和精度达到人脑级别，速度达到毫秒（GPU）级别。
本系统利用深度学习神经网络强大的样本学习和特征提取还有识别能力，可以广泛地识别各种材料、形态的硬度压痕，具有极强的灵活性和鲁棒性。人工智能神经网络通过仿生多层神经元之间的连接来进行分层提取特征，并在神经网络中构建多个层级的非线性映射，从而表达了更高层次、更抽象化、更具有普遍性的特征。高度智能化使得系统调试简单，客户培训难度低，极大的方便了用户的使用。
开启后软件将播放按键提示音和功能提示音，并且在硬度测量完成后自动语音播报当前硬度值和d1d2数值。
语音助手：软件支持语音识别功能，开启后您可以通过语音：“测量”、“自动测量”来实现语音控制软件自动测量操作。
统集成高速全景成像与智能路径规划技术，可在1秒内完成样品表面高清全景扫描，支持12种专业测量路径模式，显著提升材料硬度检测与微观形貌分析效率。
根据检测需求选择12种智能路径规划之一，包括行扫描（直线区域等距测量）、折线（不规则轨迹连续测量）、弧线（三点拟合曲面路径）、两点法线（对称结构垂直测量）、角平分线（界面夹角分析）、矩形（区域网格化测量）、圆形（环形特征放射状布点）、自由选点（离散点位精准定位）、焊缝（熔合线智能识别）、矩阵（批量样本坐标导入）、AI+（智能特征识别避障）及自定义复合路径。
全景扫描耗时：≤1秒
分辨率：2592×1944像素（800万相机）
路径定位精度：±0.5μm
标准测量速度：15秒/点
实现对于平面度不够的样品自动化聚焦，无需人工调整测量焦距，并针对原始全景图像进行智能优化，多帧融合技术消除显微成像噪点，自适应边缘增强算法，使晶界/孔隙轮廓清晰度提升，解决高反光区域过曝问题，对深孔/凹陷区域进行阴影补偿，揭示隐藏结构细节。
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