Bruker Alicona aus Graz (Österreich) stellt eine Klassifikationssoftware vor, die basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI), die automatische Erkennung von IO- und NIO-Oberflächen ermöglicht. Die Verfahren zur automatischen Klassifizierung und Segmentierung arbeiten mit intelligenten, selbstlernenden Algorithmen, die ein Bauteil charakterisieren, segmentieren, analysieren und klassifizieren, ohne dass spezielle Arbeitsabläufe programmiert werden müssen. Oberflächenparameter zur Bauteilbewertung werden automatisch abgeleitet und ausgewertet. Die Technologie wird z. B. zur Analyse der Kornverteilung auf Schleifwerkzeugen oder zur Beurteilung von sandgestrahlten bzw. laserbearbeiteten Bauteilen eingesetzt.
Konkret handelt es sich dabei um die Bewertung von Laserverfahren im Bereich Cleaning-Technologies, bei denen Laser-Prozess-Einstellungen validiert werden. Eine weitere Anwendung, die z. B. in der Flugzeugindustrie genutzt wird, ist die Bewertung von Kugelstrahlprozessen. Hier wird der Bedeckungsgrad von gestrahlten Oberflächen hinsichtlich Bearbeitungsdauer und Strahlintensität automatisch ausgewertet. Überdies kann das System auch zur automatischen Defekterkennung genutzt werden.
