Desarrollo y aplicación de un instrumento para el análisis de la distribución de inclusiones en la matriz de...

Área de la Ciencia:

• Ciencia de Materiales
• Ingeniería Metalúrgica
• Inteligencia Artificial en la Manufactura

Sus antecedentes:

• El análisis preciso de inclusiones es fundamental para la producción de acero limpio.
• Los métodos convencionales para la detección de inclusiones consumen mucho tiempo y son limitados en alcance.
• La necesidad de un análisis automatizado y de alto rendimiento de muestras metálicas grandes es apremiante.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un sistema de detección automatizado para muestras metálicas grandes en la producción de acero limpio.
• Mejorar significativamente la eficiencia y precisión del análisis de inclusiones.
• Superar las limitaciones de la extrapolación de áreas pequeñas en los métodos tradicionales.

Principales métodos:

• Integración de una etapa CNC de alta precisión, imágenes microscópicas de unidades múltiples y espectroscopía láser.
• Utilización de un modelo de aprendizaje profundo basado en YOLOv11 para la identificación y clasificación automatizada de inclusiones (Tipos A-D).
• Implementación de escaneo rápido de área completa para muestras a escala métrica.

Principales resultados:

• El sistema automatizado logró una eficiencia más de 20 veces superior a los métodos convencionales.
• Se caracterizaron con éxito 533.041 inclusiones en muestras de chapa automotriz, detallando tamaño, distribución y composición.
• Permitió la localización directa de las inclusiones más grandes, proporcionando datos completos.

Conclusiones:

• El sistema desarrollado ofrece un avance en el análisis automatizado de inclusiones para acero limpio.
• Las mejoras significativas en velocidad y precisión permiten una caracterización robusta de muestras metálicas grandes.
• Esta tecnología aborda la necesidad urgente de una detección de inclusiones eficiente y completa en entornos industriales.