Новый подход позволяет определять характеристики порошка по микроскопическим изображениям, что ускорит разработку и аттестацию материалов. Сотрудники Центра аддитивных технологий разработали модель на базе искусственного интеллекта для автоматизации анализа металлических порошков. В отличие от простой бинарной классификации «объект/фон», нейросеть идентифицирует и анализирует каждую отдельную частицу на изображениях, полученных с помощью электронного микроскопа. Это позволяет точно оценивать качество сырья и принимать решение о его пригодности для аддитивного производства. Тестирование продемонстрировало высокую точность алгоритма: погрешность измерений не превысила 3%.