Analyse d'images métallographiques en seconde

TGFS investit dans une start-up qui développe un logiciel d'analyse des microstructures basé sur l'IA

21.09.2023
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TGFS Technologiegründerfonds Sachsen annonce son investissement dans MiViA GmbH. MiViA est une entreprise dérivée de l'Institut de formage des métaux de la TU Bergakademie Freiberg. À l'interface entre les matériaux et l'expertise en IA, l'équipe fondatrice a développé mivia.ai, un produit qui accélère et standardise le processus de routine de l'analyse de la microstructure. mivia.ai est déjà utilisé par des acteurs renommés de l'industrie sidérurgique. Les fonds TGFS seront utilisés pour poursuivre le développement de l'entreprise et pour développer des fonctionnalités supplémentaires.

L'analyse de la microstructure est l'une des méthodes d'essai les plus importantes dans le contrôle de la qualité et est également utilisée dans la recherche et le développement. Elle est utilisée pour détecter les défauts de surface et, en particulier, pour évaluer les propriétés mécaniques des pièces. L'objectif est de détecter les défauts potentiels à un stade précoce. Traditionnellement, l'analyse de la microstructure est un processus de routine qui prend du temps et qui est réalisé par des métallographes spécialement formés ou par des prestataires de services externes. "Avec mivia.ai, nous pouvons considérablement soulager les métallographes d'une activité monotone et répétitive", souligne le Dr.-Ing. Grzegorz Korpała, directeur technique de MiViA. "En quelques secondes, les entreprises de métallurgie accèdent à une analyse professionnelle de la microstructure - et peuvent intégrer le résultat dans leur infrastructure numérique et leur structure de processus au sens de l'Industrie 4.0 Connected Industry. Il est particulièrement intéressant pour les entreprises internationales d'avoir une approche uniforme dans toutes les usines."

L'analyse de la microstructure de MiViA comprend actuellement la segmentation de la microstructure, la détection des fissures, l'austénite retenue et la détermination de la taille des grains. "Avec cette offre, nous touchons déjà les entreprises de transformation de l'acier et de développement des matériaux, ainsi que les fournisseurs de services de laboratoire et les instituts spécialisés dans les universités", explique Jessica Schneider, CSO. "Nous travaillons en permanence sur d'autres fonctionnalités telles que la détection des jumeaux ou la détermination de la décarburation afin de pouvoir offrir une infrastructure d'analyse holistique à l'industrie", ajoute Miriam Corcoran, PDG de MiViA. "À cette fin, nous sommes en contact étroit avec diverses entreprises, par exemple dans le cadre de salons professionnels.

En raison de sa structure internationale, l'industrie sidérurgique est largement épargnée par les fluctuations économiques régionales et sectorielles. Toutefois, la concurrence mondiale exerce une forte pression sur les coûts des différents acteurs de la chaîne de valeur. Parallèlement, les clients finaux sont récemment devenus plus exigeants en termes de qualité. "Dans cet environnement, l'utilisation de l'analyse automatisée de la microstructure via l'intelligence artificielle présente un énorme potentiel pour gagner du temps et de l'argent et obtenir des résultats plus précis", résume Sören Schuster, directeur général de TGFS. "Avec plus de 10 ans d'expérience dans l'analyse des microstructures, l'industrie métallurgique et automobile et le conseil, l'équipe fondatrice de MiViA combine une expertise technique et opérationnelle impressionnante pour réaliser ce potentiel. Nous sommes impatients de travailler ensemble et de développer l'entreprise".

Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.

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