Вы всё еще тратите драгоценное время, кропотливо подсчитывая осколки для теста на фрагментацию стекла? Или, может быть, ваш современный инструмент для подсчета осколков не совсем точен? Тогда у нас для вас хорошие новости!
Испытание на фрагментацию закаленного стекла дает хорошее представление о качестве процесса. Анализ фрагментации является проверенным способом подтверждения уровня безопасности стекла. По сути, чем на более мелкие осколки разбивается закаленное стекло, тем выше его безопасность. В зависимости от толщины стекла, существует несколько стандартов, определяющих минимальное количество фрагментов, необходимых, чтобы стекло квалифицировалось как безопасное.
В Европе для определения основных требований к испытанию на фрагментацию используется стандарт EN 12150-1.
Испытание на фрагментацию стекла уже многие годы является неотъемлемой частью процесса закалки, где оператор вручную подсчитывает число фрагментов на тестируемом образце. Как вы можете догадаться, это медленный, кропотливый и подверженный человеческим ошибкам процесс. А если закалка стекла происходит непрерывно, испытание должно проводиться раз в час или же каждый раз, когда меняется продукт. Естественным образом, это влияет на производительность всей организации.
Несмотря на то, что ход испытания определен стандартом, фактический результат всегда зависит от тестирующего, поскольку сам процесс очень субъективен. Например, когда размер частиц слишком мал, человек может просто проигнорировать некоторые из них при подсчете, будь то из-за невнимательности или недостатка концентрации.
Ряд проведенных экспериментов доказали субъективность теста на фрагментацию закаленного стекла, когда он производится вручную.
Для эксперимента 13 независимых тестирующих попросили провести подсчет фрагментов на двух образцах разбитого стекла толщиной в 4 и 10 мм. Поскольку именно от толщины стекла зависит риснок трещин, для чистоты эксперимента было важно взять контрастные образцы.
Результаты показали значительное различие в количестве подсчитанных фрагментов, даже в том случае, когда каждый тестирующий подсчитывал в одной и той же области. Например, во время эксперимента с образцом из центральной части стекла толщиной в 10 мм, один из тестирующих насчитал только 49 фрагментов. В то же время наибольшее число, насчитанное другим тестирующим, было 63. Таким образом, общее отклонение от среднего результата составляет целых 6,4%.
Отклонение было еще большим, когда тестирующим дали возможность свободно выбирать область подсчета. Следует понимать, что при наличии такого отклонения, в реальных условиях существует немалый риск ошибочного заключения об уровне безопасности стекла.
Эксперимент по подсчету фрагментов №2, центр стекла толщиной в 10 мм.
В эпоху всестороннего перехода на цифровые технологии, дигитализация не могла обойти стороной столь неудобный традиционный метод подсчета фрагментов стекла. Многочисленные недостатки процесса уже многие годы указывали на необходимость в более современном и стабильном подходе.
Когда дело касается стабильности результатов, нет ничего более надежного, чем автоматизированные инструменты, работающие на основе вычислительных машин. К тому же за последние годы новые технологии принесли значительные улучшения в сферу компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ).
Более того, совсем недавно были разработаны еще более новые вычислительные приборы. Благодаря прогрессивной классификации на основе пикселей, сегментирование каждого отдельного фрагмента на фотографии разбитого стекла стало намного точнее. А если результат точный и автоматизированный, эффективность процесса выходит на совсем новый уровень.
Ниже приведены экспериментальные данные, сравнивающие результаты подсчета фрагментов разбитого стекла, выполненного автоматически при помощи ИИ, с ручным подсчетом, выполненным реальными тестирующими. В обоих случаях были различия в общем количестве фрагментов. Например, в 10-миллиметровом образце реальные тестирующие насчитали в среднем на 10 частиц меньше, чем искусственный интеллект. При работе, осуществляемой человеком, стандартное отклонение составляет 4,6 для образца в 4 мм и 3,6 для образца в 10 мм.
Однако важно понимать, что подсчеты, предоставленные ИИ, также не являются железной истиной. Компьютеризированный прибор просто считает иначе, чем человек – со стабильным постоянством выявляя даже самые маленькие фрагменты, которые человеческий глаз может просто не заметить.
Подсчет фрагментов – результаты после двух экспериментов.
Приложение Glaston Siru является новейшим и самым современным помощником в проведении испытания на фрагментацию стекла на сегодняшний день. Созданное группой энтузиастов-программистов, приложение Siru является прекрасным примером сотрудничества в стекольном бизнесе.
Официальный запуск Siru для устройств Android и iOS состоялся на конференции Glass Performance Days в июне 2019 года. Всё верно – теперь, ваш личный прибор для подсчета фрагментов стекла помещается прямо в вашем кармане. Процесс разработки устройства показал, что смартфон лучше всего подходит для этой задачи, нежели другие платформы. Мобильная интеграция позволяет проводить испытание на фрагментацию где и когда удобно, точно, быстро и экономно.
Siru может четко определить область размером 50 x 50 мм и произвести подсчет фрагментов с изображения точно в соответствии со стандартом EN 12150-1 всего за 3 секунды. Таким образом, операторы быстро получают необходимые результаты – и общая производительность увеличивается.
Мы живем в увлекательное время. Цифровые инновации внедряются в стекольный бизнес со всех сторон. Вы ищите способ упростить ваш процесс проведения испытания на фрагментацию? Siru, бесплатное и удобное в использовании мобильное приложение, это именно то, что вам нужно.
Посмотреть видео: Glaston Siru App
Подписаться на рассылку Glastory
Мы отвечаем на ваши вопросы об обработке стекла. Расскажите нам о своих проблемах, и мы сделаем все возможное, чтобы помочь вам.
Comments are closed.
Glastory 
