硬さ試験機における従来の画像処理方法は、くっきりとした圧痕の境界が見えるきれいな画像に対しては、かなり良好な結果を出します。しかし実際には、加工物やサンプルの表面が粗いため、画像処理の品質が低下し、それが硬さ値の誤判定につながる可能性があります。
人間の観察者であれば、どちらの画像においても容易に圧痕を見つけ、その正確な境界を認識することができます。しかし、コンピュータのアルゴリズムにとっては、右側の画像のようにグラデーションが多い画像で圧痕を見つけるのは、はるかに難しい作業です。人工知能（AI）は、人間の観察者のように「考える」ように複雑なコンピュータのニューラルネットワークを訓練することで、この課題を克服できます。
INNOVATESTのBrinell AIモデルは、当社の研究施設／R&D部門で強力なスーパーコンピュータを用いて訓練されています。訓練段階では、ニューラルネットワーク内の何百万もの重み係数を最適化し、圧痕がどのように見えるかを学習します（勾配降下法を用います）。重み係数の最適化は人間の観察者によって評価され、最適な重み係数が決定されます。硬さ試験機のAI機能を使って新しい圧痕を検出するプロセスは「推論」と呼ばれ、訓練時よりはるかに少ない計算能力で実行できます。AIモデルは完成されています。
推論の際、新しい画像（新しいブリネル圧痕画像）が、訓練で決定された重みを持つニューラルネットワークに入力されます。この複雑なアルゴリズムは、自動的に「マスク」を計算し、このマスクは圧痕画像の上に重ねられ、圧痕を正確に塗りつぶし、境界をマーキングします。そのため、自動画像認識システムが容易に境界を検出できるようになります。
この超先進的な技術は、特別なレンズなどを必要とせず、視認性の低い圧痕、例えば粗い表面材料にできた浅い圧痕であっても、完全に検出・測定することが可能です。
This super advanced technology requires no special objectives and provides even indents with poor visibility, often the case with shallow indents in rough surface materials, to be perfectly detected and measured.
