Machine Learning in der Partikelanalyse: Neue Maßstäbe für Technische Sauberkeit
Warum klassische Verfahren an ihre Grenzen stoßen
Die präzise Segmentierung und Klassifizierung von Partikeln ist essenziell für die Qualitätssicherung in der Fertigung. Klassische Bildverarbeitungsmethoden stoßen jedoch bei transparenten, überlappenden oder kontrastarmen Partikeln an ihre Grenzen. Besonders Mica-Partikel (Glimmer), die in der E-Mobilität als Brandschutzmaterial eingesetzt werden, werden häufig fälschlich als metallisch glänzend klassifiziert.
Machine Learning als Schlüsseltechnologie
Durch den Einsatz von Machine Learning Algorithmen, insbesondere dem Random-Forest-Klassifikator, lassen sich Partikel deutlich zuverlässiger klassifizieren. Die Vorteile:
- Höhere Klassifikationsgenauigkeit
- Reduzierter manuelle Nachbearbeitungsaufwand
- Robuste Ergebnisse auch bei komplexen Partikelstrukturen
CleanControlling zeigt: Mica-Klassifikation mit ML deutlich verbessert
In einem realen Anwendungsfall demonstrierte CleanControlling, wie ML die Fehlklassifikation von Mica-Partikeln um über 94 % reduziert. Auch kleinere Partikelgrößen (<200 µm) wurden zuverlässig erkannt – ein klarer Vorteil gegenüber herkömmlichen Methoden.
So funktioniert das Training des ML-Modells
Das Einlernen des ML-Modells erfolgt in mehreren Schritten:
- Bildaufnahme und Nachbearbeitung der Partikelfilter
- Verifizierung mittels REM-EDX und IR-Analytik
- Auswahl repräsentativer Bildausschnitte
- Annotation (Labeling) der Partikeltypen
- Training und Validierung des Modells
- Iteratives Feintuning bis zur optimalen Vorhersagegenauigkeit
Das trainierte Modell wird in der ZEISS ZEN core TCA Software integriert und kann von Anwendern weitertrainiert werden.
Fazit: Machine Learning steigert Effizienz und Qualität
Die Anwendung von Machine Learning in der Partikelanalyse bietet enorme Vorteile:
- Signifikante Reduktion von Fehlklassifikationen
- Effizientere Prozesse in der Partikeltypisierung
- Höhere Reproduzierbarkeit und Objektivität
Für Unternehmen, die auf höchste Standards in der technischen Sauberkeit setzen, ist der Einsatz von ML ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Newsletter Anmeldung