Bij de inspectie van industriële gebreken worden de traditionele methoden voor de detectie van objecten al lang op grote schaal gebruikt.Is er hier een defect?

Maar wanneer er een kleine scheur op een vliegblad verschijnt, is het niet genoeg alleen te weten dat er een defect is.

Waar strekt de scheur zich uit?
Is de vorm regelmatig of onregelmatig?
Wat is het werkelijke oppervlak?
Is het een kritische functionele zone bereikt?
Is het nog steeds binnen de toegestane tolerantie?

Traditionele objectdetectie kan deze vragen niet precies beantwoorden.AI-defectsegmentatieHet is een belangrijke stap die de toekomst van de industriële kwaliteitsinspectie verandert.

De beperking van voorwerpdetectie: weten dat er een fout is, maar niet begrijpen

Objectdetectie-modellen lokaliseren defecten door rechthoekige omtrekken rond verdachte gebieden in een afbeelding te tekenen.

Een rechthoekige doos bevat echter onvermijdelijk een grote hoeveelheid normale achtergrondoppervlakte en kan de werkelijke vorm, grens of grootte van het defect niet nauwkeurig weergeven.

Het model weet misschien dat er iets niet klopt, maar kan niet duidelijk uitleggen hoe lang een barst is, hoe groot een put is of of het defect een functioneel gebied heeft bereikt.

Wat nog belangrijker is, is dat de betrouwbaarheidsdrempels gewoonlijk als een one-size-fits-all-regel worden toegepast.Als gevolg hiervan, kan elk gebrek dat de drempel overschrijdt, ongeacht de werkelijke ernst ervan als ongekwalificeerd worden beschouwd.

Dit is het plafond van de traditionele objectdetectie: het kan fouten vinden, maar het kan ze niet echt begrijpen.

AI-defectsegmentatie: begrip op pixelniveau

AI-defectsegmentatie werkt op een heel andere manier.het geeft een klasselabel aan elke pixel in het beeld en geeft een nauwkeurig masker dat de werkelijke grens van het defect volgt.

Dit is echt gebrekenbegrip.

1- Duidelijke defecten voor de oorzaak.

Een segmentatiemodel kan de contour, vorm en ruimtelijke verdeling van een defect nauwkeurig beschrijven.het segmentatieresultaat kan de werkelijke geometrie van het defect getrouw herstellen.

Is de scheur lang en smal?
Verspreidt de schade zich in een cirkelvormig patroon?
Zijn de randen regelmatig of onregelmatig?
In welke richting ontwikkelt zich het defect?

Deze morfologische kenmerken zijn meer dan gegevens, ze bieden ingenieurs belangrijke aanwijzingen om de oorzaak van een defect te analyseren.

Bijvoorbeeld:

Lange en richtingsgesplitste scheuren kunnen verband houden met bewerkingsspanningen.

Onregelmatige brandpunten kunnen wijzen op lokale oververhitting of materiaalvermoeidheid.

Een verlies van scherp materiaal kan worden veroorzaakt door botsing met vreemde voorwerpen.

Een nauwkeurige morfologische beschrijving is de eerste stap in de analyse van de oorzaak.

2. Precieze foutmeting: van kwalitatief oordeel tot kwantitatieve analyse

Het masker dat wordt gegenereerd door een segmentatiemodel kan worden gebruikt om het pixelgebied van een defect te berekenen.het systeem kan verder nauwkeurige fysische metingen verkrijgen, met inbegrip van lengte, breedte, oppervlakte, omtrek en beeldverhouding.

Dit betekent een grote verschuiving in de inspectie van gebreken: van het beoordelen van het bestaan van een gebrek naar het nauwkeurig meten en kwantificeren ervan.

Nog belangrijker is dat nauwkeurige grootte-informatie op basis van segmentatieresultaten het mogelijk maakt om voor verschillende soorten gebreken verschillende beoordelingsnormen vast te stellen.

Een gegradeerde foutbeoordeling binnen hetzelfde model is iets wat de traditionele objectdetectie niet kan bereiken.

Door dezelfde positie van dezelfde apparatuur meerdere malen te inspecteren, kunnen de groottegegevens een tijdreeks vormen.duidelijk de groeisnelheid en ontwikkelingstendens van het defect weergevenDit biedt wetenschappelijke ondersteuning voor voorspellend onderhoud.

3Geautomatiseerde uitvoering: snel, betrouwbaar en boven de menselijke visuele grenzen

Wanneer AI-defectsegmentatie diep geïntegreerd is met geautomatiseerde uitvoeringssystemen, kan het hele inspectieproces een intelligente gesloten lus vormen.

Het systeem kan automatisch gestructureerde inspectierapporten exporteren, met inbegrip van het type, de grootte, de locatie en de onderhoudsrecommendaties van de defecten.

Het kan automatische drempelwaarnemingen activeren wanneer de afmetingen van het defect vooraf ingestelde limieten bereiken, zonder handmatige interventie.

Met high-performance neurale netwerk verwerking chips, herkenning kan real-time frameraten te bereiken, het voldoen aan de behoeften van online productielijn inspectie.

In vergelijking met handmatige visuele inspectie biedt AI hogere snelheid, sterkere consistentie, een betere beveiliging en een betere beveiliging.en een betrouwbaarder herhaalbaarheidIn veel praktische industriële scenario's kan AI-defectherkenning een hoog en stabiel nauwkeurigheidsniveau behouden.

Dit is de efficiëntie en betrouwbaarheid die de moderne industriële kwaliteitsinspectie vereist.

AIXUNFEI: Integrated AI Defect Segmentation Solutions voor industriële automatisering

Beijing AIXUNFEI Technology Co., Ltd. zet zich in voor het transformeren van geavanceerde AI visuele inspectie technologie in praktische productiviteit voor industriële toepassingen.

We bieden oplossingen voor AI-defectsegmentatie en automatiseringsintegratie, met betrekking tot hardware, software, data, algoritmen, annotaties, modeltraining en implementatie.

Hardwareproductmatrix: Multi-sensor dataverwerving voor nauwkeurige inspectie

AIXUNFEI biedt een compleet portfolio van industriële visuele inspectie-hardware, die data van hoge kwaliteit verzamelt voor AI-segmentatie en -herkenning.

ApexScope X3is een hoge-definitie 3D-metingsysteem voor industriële videoborescoop. Het integreert een hoge-precisie 3D-puntwolkmetingsmodule en ondersteunt meerdere meetmodi.met een nauwkeurigheid van het signaal op microniveau, biedt een hoge resolutie en hoge nauwkeurigheid van oppervlaktebeeldgegevens voor segmentatiemodellen.

Phasight X-serieis een productlijn voor hoge-precisie 3D-scanners. Het kan snel high-density puntwolkgegevens en 3D-oppervlaktemodellen van geïnspecteerde objecten vastleggen. Het is geschikt voor reverse engineering,afmetingsinspectie, morfologische analyse en andere toepassingen, die ondersteuning bieden voor 3D-ruimtelijke gegevens voor AI-defectsegmentatie.

ApexScope P-serieis een industriële intelligente leidinginspectiecamera-serie die draagbaarheid combineert met een sterke inspectiecapaciteit. Het is geschikt voor snelle veldimplementatie en inspectietaken in meerdere scenario's.

ApexScope Bot Seriesis een modulaire robotreeks voor het inspecteren van leidingen die is ontworpen voor interne inspectie en het verkrijgen van beeldgegevens in langeafstandsleidingen, omgevingen met hoge temperaturen, gevaarlijke gebieden,en andere extreme arbeidsomstandigheden.

Daarnaast leveren wij ook multimodale visuele verwerving apparatuur, waaronder 3D-scanners en andere inspectieapparatuur,het helpen van klanten bij het opbouwen van volledige data-acquisitie mogelijkheden in beeldvorming met zichtbaar licht, 3D puntwolken, multispectrum data, en meer.

Software en algoritmen: DeepData + Deep Reason IND

DeepDatais een AI-data-assetbeheerplatform dat gestructureerde opslag van inspectiegegevens, annotatiebeheer, trainingsdatasetconstructie en modelversiebeheer ondersteunt.Het maakt een volledige gesloten kringloop mogelijk van gegevens tot model.

Diepe reden INDis een industriële AI inferentie motor geoptimaliseerd voor industriële inspectie scenario's. Het ondersteunt realtime implementatie van segmentatie modellen, automatische foutherkenning,en automatische grootte meting, met een hoge doorvoer, lage latentie en industriële stabiliteit.

Deep Reason IND ondersteunt segmentatieherkenning voor veelvoorkomende gebrektypen zoals scheuren, coatingverlies, notches, putten, materiaalverlies, brandwonden en scheuren.Gebruikers kunnen ook nieuwe herkenningsmodellen toevoegen volgens hun specifieke toepassingsscenario's.

Van annotatie tot implementatie: Full-Stack Delivery Capability

AIXUNFEI biedt professionele segmentatie annotatie diensten om nauwkeurige fout grenzen en consistente gegevensnormen te garanderen.

We kunnen ook geautomatiseerde trainingsplatformen en inspectie-databases voor klanten bouwen.voortdurend verbeteren van de nauwkeurigheid van het model.

Dit creëert een positieve cyclus: hoe meer gegevens het systeem verzamelt, hoe nauwkeuriger de inspectie wordt.

Toepassingsgebieden: kritieke industriële gebieden

AIXUNFEI's AI-defectsegmentatieoplossingen zijn op grote schaal toepasbaar op de productie van apparatuur, luchtvaart, petrochemie, energie en energie, automobielindustrie, scheepsbouw, offshore engineering,en andere kritieke industrieën.

Voor typische toepassingen zoals inspectie van structurele onderdelen in de lucht- en ruimtevaart, inspectie van gietdefecten, detectie van interne defecten bij de vervaardiging van apparatuur en evaluatie van de zuiverheid van pijpleidingen,we bieden end-to-end oplossingen van data-acquisitie en AI-herkenning tot rapportgeneratie.

Integratie: een volledige intelligente inspectie in gesloten kringloop

AI-defectsegmentatie kan naadloos worden verbonden met geautomatiseerde uitvoeringssystemen.

Het proces omvat automatische inspectie, automatische beoordeling, automatische alarmering en automatische rapportering.AI een echt onderdeel van de industriële productie en kwaliteitscontrole maken.

Zie de toekomst van industriële inspectie, aangedreven door geavanceerde AI-technologie

AIXUNFEI helpt industriële klanten om van eenvoudige defectdetectie over te stappen naar defectbegrip op pixelniveau, van handmatig oordeel naar geautomatiseerde kwantificatie,en van geïsoleerde inspectietools naar intelligente kwaliteitscontrolesystemen.

Denk diep, zie anders.