Nel controllo dei difetti industriali i metodi tradizionali di rilevazione degli oggetti sono ampiamente utilizzati da tempo e possono rispondere rapidamente a una domanda:C'è un difetto qui?
Ma quando appare una piccola crepa sulla lama di un aereo, non basta sapere che esiste un difetto.
Dove si estende la fessura?
Ha una forma regolare o irregolare?
Qual è la sua superficie effettiva?
Ha raggiunto una zona funzionale critica?
E' ancora entro i limiti ammissibili?
La rilevazione tradizionale degli oggetti non può rispondere con precisione a queste domande.Segmentazione dei difetti AILa Commissione ha adottato una proposta di regolamento che modifica il regolamento (CE) n.
La limitazione del rilevamento degli oggetti: sapere che c'è un difetto, ma non capirlo
I modelli di rilevamento degli oggetti localizzano i difetti disegnando caselle di delimitazione rettangolari intorno alle aree sospette in un'immagine.
Tuttavia, una scatola rettangolare include inevitabilmente una grande quantità di area normale di sfondo.
Il modello può sapere che "qualcosa non va qui", ma non può spiegare chiaramente la lunghezza di una crepa, la dimensione di una fossa o se il difetto ha raggiunto un'area funzionale.
Ciò che è ancora più importante è che le soglie di affidabilità sono di solito applicate come una regola universale: il sistema non può distinguere efficacemente tra un piccolo difetto superficiale e una crepa strutturale più profonda.Come risultato, ogni difetto superiore alla soglia può essere considerato non qualificato, indipendentemente dalla sua gravità effettiva.
Questo è il tetto del tradizionale rilevamento degli oggetti: può trovare difetti, ma non può capirli veramente.
Segmentazione dei difetti dell'IA: comprensione a livello di pixel
La segmentazione dei difetti dell'IA funziona in modo completamente diverso.assegna un'etichetta di classe a ogni pixel nell'immagine e produce una maschera accurata che segue il limite reale del difetto.
Questa e' la vera comprensione dei difetti.
1Morfologia del difetto per l' analisi delle cause.
Un modello di segmentazione può descrivere con precisione il contorno, la forma e la distribuzione spaziale di un difetto.il risultato della segmentazione può ripristinare fedelmente la geometria reale del difetto.
La crepa e' lunga e stretta?
Il danno si sta diffondendo in modo circolare?
I bordi sono regolari o irregolari?
In che direzione si sta sviluppando il difetto?
Queste caratteristiche morfologiche non sono solo dati, ma forniscono agli ingegneri indizi chiave per analizzare la causa profonda di un difetto.
Per esempio:
Le fessure lunghe e direzionali possono essere correlate allo sforzo di lavorazione.
Le bruciature irregolari possono indicare un surriscaldamento locale o la stanchezza del materiale.
La perdita di materiale con bordi affilati può essere causata dall'impatto di oggetti estranei.
Una descrizione morfologica accurata è il primo passo nell'analisi delle cause profonde.
2Misurazione accurata dei difetti: dal giudizio qualitativo all'analisi quantitativa
La maschera generata da un modello di segmentazione può essere utilizzata per calcolare l'area dei pixel di un difetto.il sistema può ottenere ulteriori misurazioni fisiche accurate, comprese la lunghezza, la larghezza, la superficie, il perimetro e il rapporto di aspetto.
Questo segna un grande cambiamento nell'ispezione dei difetti: dal semplice giudizio dell'esistenza di un difetto alla misurazione e quantificazione accurate.
Ciò che è ancora più importante è che le informazioni di dimensioni precise basate sui risultati della segmentazione consentono di stabilire criteri di giudizio diversi per i diversi tipi di difetti.
La valutazione graduale dei difetti all'interno dello stesso modello è qualcosa che il rilevamento tradizionale degli oggetti non può ottenere.
Il monitoraggio a lungo termine dei difetti diventa inoltre possibile, con l'ispezione più volte della stessa posizione della stessa attrezzatura, i dati di dimensione possono formare una serie temporale.mostrando chiaramente la velocità di crescita e la tendenza di sviluppo del difettoQuesto fornisce un supporto scientifico per la manutenzione predittiva.
3Esecuzione automatica: veloce, affidabile e oltre i limiti visivi umani
Quando la segmentazione dei difetti dell'IA è profondamente integrata con i sistemi di esecuzione automatizzati, l'intero processo di ispezione può formare un circuito chiuso intelligente.
Il sistema può esportare automaticamente i rapporti di ispezione strutturati, inclusi il tipo di difetto, le dimensioni, la posizione e le raccomandazioni di manutenzione.
Può attivare automaticamente gli allarmi di soglia quando le dimensioni del difetto raggiungono limiti prestabiliti, senza intervento manuale.
Con i chip di elaborazione di reti neurali ad alte prestazioni, il riconoscimento può raggiungere i frame rate in tempo reale, soddisfacendo le esigenze dell'ispezione online della linea di produzione.
I modelli di IA possono anche catturare piccoli difetti e caratteristiche sottili che sono difficili da identificare per l'occhio umano.e una ripetibilità più affidabileIn molti scenari industriali pratici, il riconoscimento dei difetti dell'IA può mantenere un livello di precisione elevato e stabile.
Questa è l'efficienza e l'affidabilità che richiede la moderna ispezione della qualità industriale.
AIXUNFEI: Soluzioni integrate di segmentazione dei difetti dell'IA per l'automazione industriale
Beijing AIXUNFEI Technology Co., Ltd. si impegna a trasformare la tecnologia avanzata di ispezione visiva AI in produttività pratica per applicazioni industriali.
Forniamo soluzioni uniche di segmentazione dei difetti dell'IA e integrazione di automazione, che coprono hardware, software, dati, algoritmi, annotazione, formazione del modello e distribuzione.
Matrice dei prodotti hardware: acquisizione di dati multi-sensore per un'ispezione accurata
AIXUNFEI offre un portafoglio completo di hardware di ispezione visiva industriale, fornendo acquisizione di dati di alta qualità per la segmentazione e il riconoscimento dell'IA.
ApexScope X3è un borescopio video industriale di misurazione 3D ad alta definizione che integra un modulo di misurazione di nuvole di punti 3D ad alta precisione e supporta più modalità di misurazione.con un'accuratezza di indicazione a livello micron, fornisce dati di immagine superficiale ad alta risoluzione e alta fedeltà per i modelli di segmentazione.
Phasight Serie Xè una linea di prodotti di scanner 3D ad alta precisione. Può acquisire rapidamente dati di nuvole punti di alta densità e modelli di superficie 3D di oggetti ispezionati.controllo dimensionale, analisi morfologica e altre applicazioni, che forniscono supporto per i dati spaziali 3D per la segmentazione dei difetti dell'IA.
ApexScope serie Pè una serie di telecamere industriali intelligenti per l'ispezione dei tubi che combina la portabilità con una forte capacità di ispezione.
Serie di bot di ApexScopeè una serie di robot modulari per l'ispezione dei tubi progettati per l'ispezione interna e l'acquisizione di dati di immagine in condotte a lunga distanza, ambienti ad alta temperatura, aree pericolose,e altre condizioni di lavoro estreme.
Inoltre, forniamo anche attrezzature di acquisizione visiva multimodale, inclusi scanner 3D e altri dispositivi di ispezione,aiutare i clienti a costruire capacità complete di acquisizione dei dati attraverso l'imaging a luce visibile, nuvole di punti 3D, dati multispectrali, e altro ancora.
Software e algoritmi: DeepData + Deep Reason IND
DeepDataè una piattaforma di gestione delle risorse di dati AI che supporta lo stoccaggio strutturato dei dati di ispezione, la gestione delle annotazioni, la costruzione di set di dati di formazione e la gestione delle versioni del modello.Permette un ciclo chiuso completo dai dati al modello.
Ragione profonda INDè un motore di inferenza di intelligenza artificiale industriale ottimizzato per scenari di ispezione industriale.e misurazione automatica delle dimensioni, offrendo un elevato throughput, bassa latenza e stabilità di livello industriale.
Deep Reason IND supporta il riconoscimento di segmentazione per tipi di difetti comuni come crepe, perdita di rivestimento, incisioni, buche, perdita di materiale, ustioni e lacrime.Gli utenti possono anche aggiungere nuovi modelli di riconoscimento in base ai loro scenari di applicazione specifici.
Dall'annotazione all'implementazione: capacità di distribuzione di stack completo
AIXUNFEI fornisce servizi professionali di segmentazione annotativa per garantire confini di difetto accurati e standard di dati coerenti.
Inoltre, possiamo costruire piattaforme di formazione automatizzate e banche dati di ispezione per i clienti.migliorare continuamente l'accuratezza del modello.
Ciò crea un ciclo positivo: più dati il sistema raccoglie, più accurata diventa l'ispezione.
Applicazioni: campo industriale critico
Le soluzioni di segmentazione dei difetti dell'IA di AIXUNFEI sono ampiamente applicabili alla produzione di attrezzature, aerospaziale, petrolchimica, energetica ed elettrica, produzione automobilistica, costruzione navale, ingegneria offshore,e altre industrie critiche.
Per applicazioni tipiche quali l'ispezione dei componenti strutturali aerospaziali, l'ispezione dei difetti della colata, la rilevazione dei difetti interni nella produzione di attrezzature e la valutazione della pulizia delle condotte,Forniamo soluzioni end-to-end dall'acquisizione dei dati e riconoscimento dell'IA alla generazione di report.
Integrazione: un ciclo chiuso di ispezione intelligente completa
La segmentazione dei difetti dell'IA può essere collegata senza soluzione di continuità ai sistemi di esecuzione automatizzati.
Il processo comprende l'ispezione automatica, il giudizio automatico, l'attivazione automatica dell'allarme e la generazione automatica di rapporti.consentire all'intelligenza artificiale di diventare una vera e propria parte della produzione industriale e del controllo della qualità.
Scopri il futuro dell'ispezione industriale, basata sulla tecnologia avanzata di intelligenza artificiale
AIXUNFEI sta aiutando i clienti industriali a passare dal semplice rilevamento dei difetti alla comprensione dei difetti a livello di pixel, dal giudizio manuale alla quantificazione automatizzata,e dagli strumenti di ispezione isolati ai sistemi intelligenti di controllo della qualità.
Pensa in profondità, vedi in modo diverso.
