Dans l'inspection des défauts industriels, les méthodes traditionnelles de détection d'objets sont utilisées depuis longtemps. Elles peuvent répondre rapidement à une question : Y a-t-il un défaut ici ?

Mais lorsqu'une minuscule fissure apparaît sur une pale d'avion, savoir qu'un défaut existe est loin d'être suffisant.

Où s'étend la fissure ?
Sa forme est-elle régulière ou irrégulière ?
Quelle est sa surface réelle ?
A-t-elle atteint une zone fonctionnelle critique ?
Est-elle toujours dans la tolérance admissible ?

La détection d'objets traditionnelle ne peut pas répondre à ces questions avec précision. C'est là que la segmentation des défauts par IA change l'avenir de l'inspection de la qualité industrielle.

La limitation de la détection d'objets : Savoir « qu'il y a un défaut », mais sans le comprendre

Les modèles de détection d'objets localisent les défauts en dessinant des boîtes rectangulaires autour des zones suspectes d'une image. Cette méthode est rapide et utile pour identifier si un défaut existe.

Cependant, une boîte rectangulaire inclut inévitablement une grande quantité de zone de fond normale. Elle ne peut pas représenter avec précision la forme réelle, la limite ou la taille du défaut.

Le modèle peut savoir que « quelque chose ne va pas ici », mais il ne peut pas expliquer clairement la longueur d'une fissure, la taille d'une piqûre, ou si le défaut a atteint une zone fonctionnelle.

Plus important encore, les seuils de confiance sont généralement appliqués comme une règle universelle. Le système ne peut pas distinguer efficacement une petite imperfection de surface d'une fissure structurelle plus profonde. Par conséquent, tout défaut dépassant le seuil peut être jugé comme non conforme, quelle que soit sa gravité réelle.

C'est le plafond de la détection d'objets traditionnelle : elle peut trouver des défauts, mais elle ne peut pas vraiment les comprendre.

Segmentation des défauts par IA : Compréhension au niveau du pixel

La segmentation des défauts par IA fonctionne d'une manière complètement différente. Au lieu de dessiner une boîte, elle attribue une étiquette de classe à chaque pixel de l'image et produit un masque précis qui suit la limite réelle du défaut.

C'est une véritable compréhension des défauts.

1. Morphologie claire des défauts pour l'analyse des causes profondes

Un modèle de segmentation peut décrire avec précision le contour, la forme et la distribution spatiale d'un défaut. Pour les fissures, les piqûres, les rayures, les brûlures, la perte de matière et d'autres défauts irréguliers, le résultat de la segmentation peut restaurer fidèlement la géométrie réelle du défaut.

La fissure est-elle longue et étroite ?
Les dommages se propagent-ils en forme circulaire ?
Les bords sont-ils réguliers ou irréguliers ?
Dans quelle direction le défaut se développe-t-il ?

Ces caractéristiques morphologiques sont plus que des données. Elles fournissent des indices clés aux ingénieurs pour analyser la cause profonde d'un défaut.

Par exemple :

Les fissures longues et directionnelles peuvent être liées au stress d'usinage.

Les piqûres de brûlure irrégulières peuvent indiquer une surchauffe locale ou une fatigue du matériau.

La perte de matière aux bords tranchants peut être causée par l'impact d'un corps étranger.

Une description morphologique précise est la première étape de l'analyse des causes profondes. L'analyse des causes profondes est essentielle pour prévenir les problèmes de qualité répétés.

2. Mesure précise des défauts : Du jugement qualitatif à l'analyse quantitative

Le masque généré par un modèle de segmentation peut être utilisé pour calculer la surface en pixels d'un défaut. Grâce à la calibration entre les pixels et les dimensions du monde réel, le système peut obtenir des mesures physiques précises, y compris la longueur, la largeur, la surface, le périmètre et le rapport d'aspect.

Cela marque un changement majeur dans l'inspection des défauts : passer de la simple détermination de l'existence d'un défaut à sa mesure et sa quantification précises.

Plus important encore, des informations de taille précises basées sur les résultats de segmentation permettent de définir des normes de jugement différentes pour différents types de défauts.

L'évaluation graduée des défauts au sein d'un même modèle est quelque chose que la détection d'objets traditionnelle ne peut pas réaliser.

La surveillance à long terme des défauts devient également possible. En inspectant plusieurs fois la même position du même équipement, les données de taille peuvent former une série chronologique, montrant clairement la vitesse de croissance et la tendance de développement du défaut. Cela fournit un support scientifique pour la maintenance prédictive.

3. Exécution automatisée : Rapide, fiable et au-delà des limites visuelles humaines

Lorsque la segmentation des défauts par IA est profondément intégrée aux systèmes d'exécution automatisés, l'ensemble du processus d'inspection peut former une boucle fermée intelligente.

Le système peut exporter automatiquement des rapports d'inspection structurés, y compris le type de défaut, la taille, l'emplacement et les recommandations de maintenance.

Il peut déclencher des alarmes automatiques lorsque les dimensions des défauts atteignent des limites prédéfinies, sans intervention manuelle.

Avec des puces de traitement de réseaux neuronaux haute performance, la reconnaissance peut atteindre des fréquences d'images en temps réel, répondant aux besoins de l'inspection en ligne de production.

Les modèles d'IA peuvent également capturer des défauts minuscules et des caractéristiques subtiles difficiles à identifier pour l'œil humain. Comparée à l'inspection visuelle manuelle, l'IA offre une vitesse plus élevée, une cohérence plus forte et une répétabilité plus fiable. Dans de nombreux scénarios industriels pratiques, la reconnaissance des défauts par IA peut maintenir un niveau de précision élevé et stable.

C'est l'efficacité et la fiabilité qu'exige l'inspection de la qualité industrielle moderne.

AIXUNFEI : Solutions intégrées de segmentation des défauts par IA pour l'automatisation industrielle

Beijing AIXUNFEI Technology Co., Ltd. s'engage à transformer la technologie avancée d'inspection visuelle par IA en productivité pratique pour les applications industrielles.

Nous fournissons des solutions complètes de segmentation des défauts par IA et d'intégration d'automatisation, couvrant le matériel, les logiciels, les données, les algorithmes, l'annotation, l'entraînement des modèles et le déploiement.

Matrice de produits matériels : Acquisition de données multi-capteurs pour une inspection précise

AIXUNFEI propose une gamme complète de matériel d'inspection visuelle industrielle, fournissant une acquisition de données de haute qualité pour la segmentation et la reconnaissance par IA.

ApexScope X3 est un système de vidéoborescope industriel de mesure 3D haute définition. Il intègre un module de mesure de nuage de points 3D de haute précision et prend en charge plusieurs modes de mesure. Avec une précision d'indication au niveau du micron, il fournit des données d'image de surface haute résolution et haute fidélité pour les modèles de segmentation.

Phasight X Series est une gamme de produits de scanners 3D de haute précision. Il peut capturer rapidement des données de nuages de points haute densité et des modèles de surface 3D des objets inspectés. Il convient à la rétro-ingénierie, à l'inspection dimensionnelle, à l'analyse morphologique et à d'autres applications, fournissant un support de données spatiales 3D pour la segmentation des défauts par IA.

ApexScope P Series est une série de caméras d'inspection de tuyaux intelligentes industrielles qui combinent portabilité et forte capacité d'inspection. Il convient au déploiement rapide sur le terrain et aux tâches d'inspection multi-scénarios.

ApexScope Bot Series est une série de robots modulaires d'inspection de tuyaux conçus pour l'inspection interne et l'acquisition de données d'image dans les pipelines de longue distance, les environnements à haute température, les zones dangereuses et d'autres conditions de travail extrêmes.

De plus, nous fournissons également des équipements d'acquisition visuelle multimodaux, y compris des scanners 3D et d'autres appareils d'inspection, aidant les clients à construire des capacités complètes d'acquisition de données couvrant l'imagerie en lumière visible, les nuages de points 3D, les données multispectrales, et plus encore.

Logiciels et algorithmes : DeepData + Deep Reason IND

DeepData est une plateforme de gestion d'actifs de données IA qui prend en charge le stockage structuré des données d'inspection, la gestion des annotations, la construction d'ensembles de données d'entraînement et la gestion des versions de modèles. Elle permet une boucle fermée complète des données au modèle.

Deep Reason IND est un moteur d'inférence IA industriel optimisé pour les scénarios d'inspection industrielle. Il prend en charge le déploiement en temps réel des modèles de segmentation, la reconnaissance automatique des défauts et la mesure automatique de la taille, offrant un débit élevé, une faible latence et une stabilité de qualité industrielle.

Deep Reason IND prend en charge la reconnaissance par segmentation pour les types de défauts courants tels que les fissures, la perte de revêtement, les encoches, les piqûres, la perte de matière, les brûlures et les déchirures. Les utilisateurs peuvent également ajouter de nouveaux modèles de reconnaissance en fonction de leurs scénarios d'application spécifiques.

De l'annotation au déploiement : Capacité de livraison full-stack

AIXUNFEI fournit des services professionnels d'annotation de segmentation pour garantir des limites de défauts précises et des normes de données cohérentes.

Nous pouvons également construire des plateformes d'entraînement automatisées et des bases de données d'inspection pour les clients. Après une certaine période d'accumulation de données, les utilisateurs peuvent effectuer indépendamment un entraînement de modèle supplémentaire, améliorant continuellement la précision du modèle.

Cela crée un cycle positif : plus le système collecte de données, plus l'inspection devient précise.

Applications : Couvrant des domaines industriels critiques

Les solutions de segmentation des défauts par IA d'AIXUNFEI sont largement applicables à la fabrication d'équipements, à l'aérospatiale, à la pétrochimie, à l'énergie et à l'électricité, à la fabrication automobile, à la construction navale, au génie offshore et à d'autres industries critiques.

Pour des applications typiques telles que l'inspection des composants structurels aérospatiaux, l'inspection des défauts de coulée, la détection des défauts internes dans la fabrication d'équipements et l'évaluation de la propreté des pipelines, nous fournissons des solutions de bout en bout, de l'acquisition de données et de la reconnaissance par IA à la génération de rapports.

Intégration : Une boucle fermée d'inspection intelligente complète

La segmentation des défauts par IA peut être connectée de manière transparente aux systèmes d'exécution automatisés.

Le processus comprend l'inspection automatique, le jugement automatique, le déclenchement d'alarme automatique et la génération de rapports automatiques. L'ensemble du flux de travail peut être réalisé sans intervention manuelle, permettant à l'IA de devenir une partie intégrante de la production industrielle et du contrôle qualité.

Voyez l'avenir de l'inspection industrielle, alimenté par une technologie d'IA avancée

AIXUNFEI aide les clients industriels à passer de la simple détection de défauts à la compréhension des défauts au niveau du pixel, du jugement manuel à la quantification automatisée, et des outils d'inspection isolés aux systèmes de contrôle qualité intelligents.

Pensez en profondeur. Voyez différemment.