هذه التكنولوجيا، التي تقضي على الأخطاء البشرية، زادت من دقة وسرعة التحليل، ووفرت إمكانية الأتمتة الكاملة لمختبرات النانو وتطبيقات هذه الأجهزة في الصناعة.
ويتكون هذا النظام من وحدة برمجية ذكية وجهاز تصوير دقيق، يقومان بتحليل الصور أو مقاطع الفيديو الخاصة بقطرة السائل على سطح العينة بشكل أوتوماتيكي، لاحتساب معايير مثل زاوية التلامس، التوتر السطحي، والطاقة السطحية بدقة عالية. ويعمل هذا النظام في وضعين: متصل بالجهاز “تحليل فوري” ومستقل “معالجة الصور المحملة”، كما يتيح إمكانية تحليل البيانات الثانوية. هذه القدرة جعلت البرمجية أداة قوية للمختبرات ومعالجة النتائج السابقة.
وتم تنفيذ المشروع في ثلاث مراحل:
– جمع البيانات ومعالجتها المسبقة: تم جمع وتسمية حوالي 6000 صورة من أجهزة قياس زاوية التلامس في ظروف مختلفة لتوفير بيانات تدريب عالية الجودة للشبكة العصبية.
– اختيار النموذج وتدريبه: تم اختيار خوارزمية ResNet لدقتها العالية، وتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المُعدة.
– تطبيق البرمجية: تم دمج النموذج المدرب في برمجية الجهاز المخصصة لعرض النتائج بشكل فوري عبر واجهة مستخدم بسيطة.
استفاد هذا المشروع، الذي اعتمد على قاعدة بيانات ضخمة من الصور وأجهزة قوية لمعالجة الشبكات العصبية، من التعلم العميق لأول مرة في تجهيزات النانو في إيران. هذا الابتكار، من خلال أتمتة العمليات المتكررة، يُقلص المسافة بين نقل التكنولوجيا من المختبر إلى الصناعة، ويمهد الطريق لتطوير تجهيزات نانوية ذكية بدقة وسرعة عالية. هذا الإنجاز، الذي يجمع بين فيزياء الأسطح، تكنولوجيا الرؤية الآلية، والذكاء الاصطناعي، يرسم مستقبل المختبرات النانوية الذكية بأقل تدخل بشري وأعلى مستويات الدقة.
