Resumen: Presentamos un método automatizado novedoso para el mapeo de la orientación cristalina usando datos de SEM JEOL JSM-IT800 que acelera significativamente la caracterización de materiales. Mediante la integración de técnicas de aprendizaje profundo con el análisis clásico de difracción de electrones retrodispersados EBSD, logramos una mejora de velocidad de aproximadamente 10 veces y una mayor precisión frente al indexado manual tradicional, abriendo nuevas posibilidades para la investigación de materiales de alto rendimiento y el control de calidad industrial.

Introducción: El microscopio electrónico de barrido JEOL JSM-IT800 es una herramienta consolidada en ciencia de materiales por su capacidad de imagen de alta resolución y por la adquisición de patrones EBSD que contienen información crítica sobre la orientación cristalina de materiales policristalinos. El procesamiento manual de estos patrones es lento y sujeto a variabilidad humana. Proponemos un flujo de trabajo automatizado potenciado por redes neuronales convolucionales que reduce drásticamente el tiempo de análisis y mejora la reproducibilidad.

Metodología: El sistema combina preprocesado de imágenes con una CNN denominada EBSD-Net y una etapa de segmentación basada en una arquitectura U-Net para aislar patrones EBSD de fondo y artefactos. El proceso consta de cuatro fases principales: adquisición y preprocesado de imágenes con optimización de parámetros de SEM, segmentación de patrones, indexado mediante EBSD-Net entrenada con más de un millón de patrones simulados y una colección de patrones reales etiquetados por expertos, y mapeo y visualización de orientaciones sobre la imagen SEM original usando codificación por colores.

Preprocesado y segmentación: Las imágenes crudas se someten a sustracción de fondo, reducción de ruido mediante un filtro de Wiener modificado y realce de contraste. La U-Net segmenta el área útil del patrón EBSD, mejorando la robustez del indexado frente a artefactos y variaciones locales en la señal.

Red neuronal EBSD-Net: EBSD-Net emplea una arquitectura residual con cuatro bloques convolucionales, capas de pooling, normalización por lotes y activaciones ReLU, seguidas de un global average pooling y una capa totalmente conectada que genera una distribución de probabilidad sobre 360 orientaciones cristalográficas posibles. La orientación final se selecciona mediante argmax de la distribución de probabilidad.

Formulación matemática: Sea I la matriz que representa el patrón segmentado. Las transformaciones intermedias se expresan como H1 igual ReLU BatchNorm Conv1 aplicado a I; H2 igual ReLU BatchNorm Conv2 aplicado a Pool1 H1, y así sucesivamente hasta H4. La salida P se obtiene con Softmax aplicado a la capa totalmente conectada sobre GlobalAveragePooling H4. La orientación O se determina como argmax P.

Diseño experimental y datos: Para entrenar y validar EBSD-Net generamos un conjunto sintético mediante métodos como Crystal Plane Orientation Method CPOM y simulaciones TKD con niveles de ruido y estándares cristalinos variados, complementado con patrones reales obtenidos de una superaleación a base de níquel fabricada por aditive manufacturing y muestreada con el JEOL JSM-IT800. La proporción simulación a datos reales fue aproximadamente 70:30 y se aplicaron técnicas de aumentación como rotaciones, traslaciones y ajuste de contraste para aumentar la diversidad de entrenamiento.

Resultados: En un conjunto de prueba independiente de patrones reales, el sistema alcanzó una precisión media de indexado de 97.5 por ciento frente al 85 por ciento del indexado manual por expertos. El tiempo de análisis se redujo por un factor de 10 y la sensibilidad a variaciones de calidad del patrón disminuyó notablemente. La varianza experimental en las orientaciones indexadas entre ensayos fue de aproximadamente 0.2 grados, indicando alta reproducibilidad.

Escalabilidad y despliegue: En el corto plazo se prevé la integración con software comercial de SEM y el despliegue en estaciones de trabajo con GPU para grupos de investigación. A medio plazo es factible ofrecer un servicio en la nube para procesado masivo y conexión con sistemas SEM automatizados, alcanzando mejoras de rendimiento adicionales con escalado en datacenters. A largo plazo se propone la incorporación de control en tiempo real para optimizar parámetros de adquisición mediante retroalimentación automática y la integración con plataformas de aprendizaje automático para diseño predictivo de materiales.

Aplicaciones industriales y beneficios: Esta tecnología reduce tiempo y costes de mano de obra en ciencia de materiales y es relevante para industrias como aeroespacial, energía y microelectrónica, donde la orientación cristalina afecta propiedades mecánicas y funcionales. La agilización del análisis permite ciclos de innovación más rápidos, mayor cobertura de muestreo en control de calidad y mejor desempeño de producto.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y soluciones digitales especializada en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad. Desarrollamos soluciones integrales que incluyen servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y proyectos con agentes IA y power bi para transformar datos en decisiones estratégicas. Si necesita una solución adaptada para integrar análisis EBSD automatizado con su infraestructura TI podemos ofrecer desde la creación de aplicaciones y software a medida hasta la implementación de servicios de inteligencia artificial para empresas que potencien sus procesos de I D y control de calidad. También contamos con servicios de ciberseguridad, pentesting y arquitectura cloud para asegurar y escalar sus soluciones.

Servicios complementarios y SEO: Para mejorar su competitividad ofrecemos integración con Power BI, dashboards de inteligencia de negocio, automatización de procesos y despliegue en plataformas cloud como AWS y Azure. Nuestros servicios ayudan a acelerar la adopción de ia para empresas, a desplegar agentes IA en entornos productivos y a mantener la seguridad mediante auditorías de ciberseguridad y pruebas de penetración.

Conclusión: La combinación de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo con adquisición de patrones EBSD en el JEOL JSM-IT800 ofrece una solución práctica y escalable para el mapeo automatizado de orientaciones cristalinas. La propuesta reduce tiempos, mejora la precisión y otorga mayor consistencia, facilitando la adopción industrial y la integración con ecosistemas digitales gestionados por empresas tecnológicas como Q2BSTUDIO que aportan experiencia en software a medida, inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y business intelligence con power bi.

Contacto: Para más información sobre implementación, consultoría o desarrollo a medida puede conectar con nuestros servicios y soluciones especializadas en aplicaciones industriales y científicas.