औद्योगिक खराबी निरीक्षण में पारंपरिक वस्तु पता लगाने के तरीकों का लंबे समय से व्यापक रूप से उपयोग किया जाता रहा है। वे एक प्रश्न का शीघ्र उत्तर दे सकते हैंःक्या यहाँ कोई दोष है?

लेकिन जब एक विमान के ब्लेड पर एक छोटा दरार दिखाई देता है, तो बस यह जानना कि दोष मौजूद है, पर्याप्त नहीं है।

दरार कहाँ तक फैली हुई है?
क्या इसका आकार नियमित है या अनियमित?
इसका वास्तविक क्षेत्रफल क्या है?
क्या यह एक महत्वपूर्ण कार्यात्मक क्षेत्र तक पहुँच गया है?
क्या यह अभी भी स्वीकार्य सीमा के भीतर है?

पारंपरिक वस्तु का पता लगाने इन सवालों का सटीक उत्तर नहीं दे सकता है।एआई दोष विखंडनऔद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण के भविष्य को बदल रहा है।

वस्तु का पता लगाने की सीमा: यह जानकर कि कोई दोष है, लेकिन इसे समझ नहीं पाना

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल एक छवि में संदिग्ध क्षेत्रों के चारों ओर आयताकार सीमांकन बक्से खींचकर दोषों का पता लगाते हैं। यह विधि तेजी से और यह पहचानने के लिए उपयोगी है कि दोष मौजूद है या नहीं।

हालांकि, एक आयताकार बॉक्स में अनिवार्य रूप से एक बड़ी मात्रा में सामान्य पृष्ठभूमि क्षेत्र शामिल होता है। यह खराबी के वास्तविक आकार, सीमा या आकार का सटीक प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है।

यह मॉडल यह तो जानता है कि यहाँ कुछ गड़बड़ है, लेकिन यह स्पष्ट रूप से यह नहीं बता सकता है कि दरार कितनी लंबी है, गड्ढा कितना बड़ा है, या क्या दोष एक कार्यात्मक क्षेत्र तक पहुँच गया है।

अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि विश्वसनीयता की सीमाओं को आमतौर पर एक आकार-फिट-सभी नियम के रूप में लागू किया जाता है। प्रणाली एक छोटी सतह दोष और गहरे संरचनात्मक दरार के बीच प्रभावी ढंग से अंतर नहीं कर सकती है।परिणामस्वरूप, सीमा से अधिक किसी भी दोष को अयोग्य माना जा सकता है, इसकी वास्तविक गंभीरता के बावजूद।

यह पारंपरिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की छत हैः यह दोषों को ढूंढ सकता है, लेकिन यह वास्तव में उन्हें समझ नहीं सकता है।

एआई दोष विभाजनः पिक्सेल स्तर की समझ

एआई दोष विभाजन एक पूरी तरह से अलग तरीके से काम करता है. एक बॉक्स आकर्षित करने के बजाय,यह छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए एक वर्ग लेबल आवंटित करता है और एक सटीक मास्क आउटपुट करता है जो दोष की वास्तविक सीमा का पालन करता है.

यह सच्ची दोष समझ है।

1मूल कारण विश्लेषण के लिए स्पष्ट दोष आकृति

एक विभाजन मॉडल एक दोष के समोच्च, आकार और स्थानिक वितरण का सटीक वर्णन कर सकता है। दरारों, गड्ढों, खरोंचों, जलन, सामग्री हानि और अन्य अनियमित दोषों के लिए,विभाजन परिणाम ईमानदारी से दोष के वास्तविक ज्यामिति बहाल कर सकते हैं.

क्या दरार लंबी और संकीर्ण है?
क्या क्षति एक गोल पैटर्न में फैल रही है?
किनारे नियमित हैं या अनियमित?
दोष किस दिशा में विकसित हो रहा है?

इन आकृतिगत लक्षणों से अधिक जानकारी होती है। वे इंजीनियरों को दोष के मूल कारण का विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण सुराग प्रदान करते हैं।

उदाहरण के लिए:

लंबे और दिशात्मक दरारें मशीनिंग तनाव से संबंधित हो सकती हैं।

अनियमित जलने के गड्ढे स्थानीय अति ताप या सामग्री की थकान का संकेत दे सकते हैं।

तीखे किनारे वाली सामग्री का नुकसान विदेशी वस्तु के प्रभाव से हो सकता है।

मूल कारण विश्लेषण में सटीक रूपविज्ञान विवरण पहला कदम है। गुणात्मक समस्याओं की पुनरावृत्ति को रोकने के लिए मूल कारण विश्लेषण आवश्यक है।

2दोषों का सटीक मापन: गुणात्मक निर्णय से मात्रात्मक विश्लेषण तक

एक विभाजन मॉडल द्वारा उत्पन्न मास्क का उपयोग दोष के पिक्सेल क्षेत्र की गणना करने के लिए किया जा सकता है। पिक्सेल और वास्तविक दुनिया के आयामों के बीच कैलिब्रेशन के माध्यम से,प्रणाली आगे सटीक भौतिक माप प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें लंबाई, चौड़ाई, क्षेत्रफल, परिधि और पहलू अनुपात शामिल हैं।

यह दोष निरीक्षण में एक प्रमुख बदलाव का संकेत देता हैः केवल यह आंकलन करने से कि दोष मौजूद है या नहीं, इसे सटीक रूप से मापने और मात्रात्मक रूप से मापने के लिए।

इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि विभाजन के परिणामों के आधार पर सटीक आकार की जानकारी विभिन्न प्रकार के दोषों के लिए अलग-अलग निर्णय मानक निर्धारित करना संभव बनाती है।

एक ही मॉडल के भीतर ग्रेडेड दोष मूल्यांकन कुछ पारंपरिक वस्तु का पता लगाने प्राप्त नहीं कर सकते है।

दीर्घकालिक दोष निगरानी भी संभव हो जाती है। एक ही उपकरण की एक ही स्थिति का कई बार निरीक्षण करके, आकार डेटा एक समय श्रृंखला का गठन कर सकता है,स्पष्ट रूप से विकास की गति और दोष के विकास की प्रवृत्ति दिखायह पूर्वानुमानात्मक रखरखाव के लिए वैज्ञानिक समर्थन प्रदान करता है।

3स्वचालित निष्पादन: तेज़, विश्वसनीय और मानव दृष्टि की सीमाओं से परे

जब एआई दोष विभाजन को स्वचालित निष्पादन प्रणालियों के साथ गहराई से एकीकृत किया जाता है, तो पूरी निरीक्षण प्रक्रिया एक बुद्धिमान बंद लूप बना सकती है।

यह प्रणाली स्वचालित रूप से दोष प्रकार, आकार, स्थान और रखरखाव सिफारिशों सहित संरचित निरीक्षण रिपोर्ट निर्यात कर सकती है।

यह स्वचालित सीमा अलार्म को ट्रिगर कर सकता है जब दोष आयाम पूर्व निर्धारित सीमाओं तक पहुंचते हैं, मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना।

उच्च प्रदर्शन वाले तंत्रिका नेटवर्क प्रसंस्करण चिप्स के साथ, पहचान वास्तविक समय फ्रेम दरों तक पहुंच सकती है, ऑनलाइन उत्पादन लाइन निरीक्षण की जरूरतों को पूरा करती है।

एआई मॉडल छोटे दोषों और सूक्ष्म विशेषताओं को भी पकड़ सकते हैं जिन्हें मानव आंखों के लिए पहचानना मुश्किल है।और अधिक विश्वसनीय दोहरावकई व्यावहारिक औद्योगिक परिदृश्यों में, एआई दोष पहचान एक उच्च और स्थिर सटीकता स्तर बनाए रख सकता है।

यह आधुनिक औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण की दक्षता और विश्वसनीयता है।

AIXUNFEI: औद्योगिक स्वचालन के लिए एकीकृत एआई दोष विभाजन समाधान

बीजिंग AIXUNFEI प्रौद्योगिकी कं, लिमिटेड उन्नत एआई दृश्य निरीक्षण प्रौद्योगिकी को औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक उत्पादकता में बदलने के लिए प्रतिबद्ध है।

हम हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, डेटा, एल्गोरिदम, एनोटेशन, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती को कवर करते हुए एक-स्टॉप एआई दोष विभाजन और स्वचालन एकीकरण समाधान प्रदान करते हैं।

हार्डवेयर उत्पाद मैट्रिक्सः सटीक निरीक्षण के लिए मल्टी-सेंसर डेटा अधिग्रहण

AIXUNFEI एक पूर्ण औद्योगिक दृश्य निरीक्षण हार्डवेयर पोर्टफोलियो प्रदान करता है, जो एआई विभाजन और मान्यता के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा अधिग्रहण प्रदान करता है।

एपेक्सस्कोप X3यह एक उच्च-परिभाषा 3 डी माप औद्योगिक वीडियो बोरेस्कोप प्रणाली है। यह एक उच्च-सटीक 3 डी बिंदु बादल माप मॉड्यूल को एकीकृत करता है और कई माप मोड का समर्थन करता है।माइक्रोन स्तर की संकेत सटीकता के साथ, यह विभाजन मॉडल के लिए उच्च संकल्प और उच्च निष्ठा सतह छवि डेटा प्रदान करता है।

फासाइट एक्स सीरीजएक उच्च परिशुद्धता 3 डी स्कैनर उत्पाद लाइन है। यह तेजी से उच्च घनत्व बिंदु बादल डेटा और निरीक्षण वस्तुओं के 3 डी सतह मॉडल कब्जा कर सकते हैं। यह रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए उपयुक्त है,आयामी निरीक्षण, आकृति विज्ञान विश्लेषण और अन्य अनुप्रयोग, जो एआई दोष विभाजन के लिए 3 डी स्थानिक डेटा समर्थन प्रदान करते हैं।

एपेक्सस्कोप पी श्रृंखलायह एक औद्योगिक बुद्धिमान पाइप निरीक्षण कैमरा श्रृंखला है जो पोर्टेबिलिटी को मजबूत निरीक्षण क्षमता के साथ जोड़ती है। यह तेजी से क्षेत्र की तैनाती और बहु-दृश्य निरीक्षण कार्यों के लिए उपयुक्त है।

ApexScope बॉट श्रृंखलाएक मॉड्यूलर पाइप निरीक्षण रोबोट श्रृंखला है जिसे लंबी दूरी की पाइपलाइनों, उच्च तापमान वाले वातावरण, खतरनाक क्षेत्रों में आंतरिक निरीक्षण और छवि डेटा अधिग्रहण के लिए डिज़ाइन किया गया है।और अन्य चरम कार्य परिस्थितियाँ.

इसके अतिरिक्त हम 3 डी स्कैनर और अन्य निरीक्षण उपकरणों सहित मल्टीमोडल दृश्य अधिग्रहण उपकरण भी प्रदान करते हैं,ग्राहकों को दृश्य प्रकाश इमेजिंग में पूर्ण डेटा अधिग्रहण क्षमताओं का निर्माण करने में मदद करना, 3 डी बिंदु बादल, बहु-स्पेक्ट्रल डेटा, और अधिक।

सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदमः डीपडाटा + डीप रीजन आईएनडी

डीपडाटाएक एआई डेटा एसेट प्रबंधन प्लेटफॉर्म है जो निरीक्षण डेटा, एनोटेशन प्रबंधन, प्रशिक्षण डेटासेट निर्माण और मॉडल संस्करण प्रबंधन के संरचित भंडारण का समर्थन करता है।यह डेटा से मॉडल तक एक पूर्ण बंद लूप को सक्षम करता है.

गहन कारण INDयह औद्योगिक निरीक्षण परिदृश्यों के लिए अनुकूलित एक औद्योगिक एआई निष्कर्ष इंजन है। यह विभाजन मॉडल की वास्तविक समय की तैनाती का समर्थन करता है, स्वचालित दोष पहचान,और स्वचालित आकार माप, उच्च थ्रूपुट, कम विलंबता और औद्योगिक-ग्रेड स्थिरता प्रदान करता है।

डीप रीजन आईएनडी सामान्य दोष प्रकारों जैसे दरारें, कोटिंग हानि, नाच, गड्ढे, सामग्री हानि, जलन और आंसू के लिए विभाजन पहचान का समर्थन करता है।उपयोगकर्ता अपने विशिष्ट अनुप्रयोग परिदृश्यों के अनुसार नए पहचान मॉडल भी जोड़ सकते हैं.

एनोटेशन से लेकर डिप्लोयमेंट तकः फुल-स्टैक डिलीवरी क्षमता

AIXUNFEI सटीक दोष सीमाओं और सुसंगत डेटा मानकों को सुनिश्चित करने के लिए पेशेवर विभाजन एनोटेशन सेवाएं प्रदान करता है।

हम ग्राहकों के लिए स्वचालित प्रशिक्षण प्लेटफॉर्म और निरीक्षण डेटाबेस भी बना सकते हैं। एक निश्चित अवधि के डेटा संचय के बाद, उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से आगे मॉडल प्रशिक्षण कर सकते हैं,मॉडल की सटीकता में निरंतर सुधार करना.

यह एक सकारात्मक चक्र बनाता हैः सिस्टम जितना अधिक डेटा एकत्र करता है, निरीक्षण उतना ही सटीक हो जाता है।

अनुप्रयोगः महत्वपूर्ण औद्योगिक क्षेत्रों को कवर करना

AIXUNFEI के एआई दोष विभाजन समाधान व्यापक रूप से उपकरण निर्माण, एयरोस्पेस, पेट्रोकेमिकल, ऊर्जा और बिजली, ऑटोमोबाइल विनिर्माण, जहाज निर्माण, अपतटीय इंजीनियरिंग,और अन्य महत्वपूर्ण उद्योग.

विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए जैसे एयरोस्पेस संरचनात्मक घटक निरीक्षण, कास्टिंग दोष निरीक्षण, उपकरण निर्माण में आंतरिक दोष का पता लगाने, और पाइपलाइन स्वच्छता मूल्यांकन,हम डेटा अधिग्रहण और एआई मान्यता से लेकर रिपोर्ट जनरेशन तक के अंत-से-अंत समाधान प्रदान करते हैं.

एकीकरण: एक पूर्ण बुद्धिमान निरीक्षण बंद लूप

एआई दोष विखंडन को स्वचालित निष्पादन प्रणालियों से सहज रूप से जोड़ा जा सकता है।

प्रक्रिया में स्वचालित निरीक्षण, स्वचालित निर्णय, स्वचालित अलार्म ट्रिगर और स्वचालित रिपोर्ट जनरेशन शामिल हैं।औद्योगिक उत्पादन और गुणवत्ता नियंत्रण का एक वास्तविक हिस्सा बनने के लिए एआई को अनुमति देना.

उन्नत एआई प्रौद्योगिकी द्वारा संचालित औद्योगिक निरीक्षण का भविष्य देखें

AIXUNFEI औद्योगिक ग्राहकों को सरल दोष का पता लगाने से पिक्सेल स्तर की दोष समझ में जाने, मैन्युअल निर्णय से स्वचालित मात्रात्मककरण में जाने में मदद कर रहा है,और अलग-अलग निरीक्षण उपकरणों से लेकर बुद्धिमान गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों तक.

गहराई से सोचो, अलग-अलग देखो।