С помощью технологии нейронных  сетей в ПО SIAMS получилось распознать структурные составляющие  высокопрочного чугуна, серого чугуна и легированного чугуна типа  «нирезист». Эти структуры плохо поддаются автоматизированному анализу, использующему только традиционные способы сегментации: пороговую, адаптивную и сегментацию, основанную на графе. Для анализа «сложных» микроструктур ПО SIAMS использует метод семантической сегментации, в основе которого лежит нейронная сеть. Критерии распознавания нейронной сети имитируют восприятие изображения человеком.
Преимущества использованной технологии заключаются в  следующем:

• обученный алгоритм устойчив к вариациям условий пробоподготовки, травления и съемки образцов;
  
• не требуется настройка порогов чувствительности как при использовании основных типов сегментации;
  
• сокращение времени анализа.
  

Результаты  выделения структурных составляющих чугуна пригодны для дальнейшего  расчета количественных характеристик в соответствии с требованиями ГОСТ  3443-87. Алгоритмы анализа интегрированы в программный пакет  автоматизированных методик SIAMS и рекомендуются для серийного контроля  микроструктуры в производственных лабораториях.


Комплексный  научно-исследовательский подход, использованный командой разработчиков  при интеграции нейронных сетей в ПО SIAMS, вместе с разработкой  универсальных инструментов для создания новых алгоритмов расширяет круг  решаемых задач микроструктурного анализа в материаловедении.