産業用欠陥検査では,伝統的な物体検出方法が長年広く使用されています.欠陥があるのか?
しかし,飛行機の刃に小さな裂け目が現れると,その欠陥があることを知っているだけでは十分ではありません.
裂け目がどこまで広がってる?
形は正規か不規則か?
実際の面積は?
重要な機能領域に達した?
まだ許容範囲内ですか?
伝統的な物体検出は,これらの質問に正確に答えることはできません.AI 欠陥分割産業品質検査の未来を変えています
物体検出の限界: 欠陥があることを知っていても理解していない
オブジェクト検出モデルは,画像内の疑わしい領域の周りに長方形の境界ボックスを描き,欠陥を特定する.この方法は欠陥が存在するかどうかを識別するのに迅速で有用です.
しかし,長方形 の 箱 に は,必然 的 に 大量 の 正常 な 背景 面 が 含ま れ ます.その 箱 は 欠陥 の 実際 の 形,境界,または サイズ を 正確 に 表わす こと は でき ませ ん.
モデルが"何かおかしい"と 知っているかもしれませんが 亀裂の長さや穴の大きさや 欠陥が機能領域に達したかどうかを 明確に説明することはできません
さらに重要なのは,信頼値は通常,すべてに一致するルールとして適用される.このシステムは,小さな表面欠陥とより深い構造裂け目を効果的に区別することはできません.結果として制限値を超えた欠陥は,その実際の重さに関係なく,不具合とみなされ得る.
これは従来の物体検出の限界です 欠陥を見つけられるが 完全に理解できないのです
AIデフォクトセグメント:ピクセルレベルの理解
AIのデフォクトセグメントは 全く違う方法で機能します画像のすべてのピクセルにクラスラベルを割り当て,デフォクトの実際の境界に沿った正確なマスクを出力します.
これは本当の欠陥理解です
1原因分析のための明確な欠陥形態学
断片化モデルでは,欠陥の輪郭,形状,空間分布を正確に記述できます. 裂け目,穴,傷,焼け,材料の損失,その他の不規則な欠陥の場合,断片化結果は,誤差の実際の幾何学を忠実に復元することができます.
亀裂は長く狭いのか?
損傷は円形に広がっているか?
縁は正規か正規でないか?
欠陥はどの方向に発展しているのでしょうか?
この形状の特徴はデータ以上のものですが 欠陥の根本原因を分析する技術者のための 重要な手がかりです
例えば:
長い方向性裂け目が加工ストレスに関連している可能性があります.
不規則な火傷穴は,局所的な過熱や材料の疲労を示す可能性があります.
鋭い刃の材料の損失は,外物による影響によるものかもしれません.
正確な形態学記述は,根本原因分析の第一歩である. 根本原因分析は,重複した品質問題を防ぐために不可欠である.
2正確な欠陥測定: 定性判断から定量分析へ
断片化モデルによって生成されたマスクは,欠陥のピクセル面積を計算するために使用できます.ピクセルと現実世界の寸法との校正によって,システムにより正確な物理測定が得られる長さ,幅,面積,周囲,側面比を含む.
これは,欠陥検査における大きな変化を意味しています.単に欠陥の存在を判断することから,正確に測定し定量化することへと.
さらに重要なことは,分割結果に基づく正確なサイズ情報により,異なる種類の欠陥に対して異なる判断基準を設定することが可能である.
同じモデル内の段階的な欠陥評価は 従来のオブジェクト検出が達成できないものです
同じ機器の同じ位置を複数回検査することで,サイズデータは時間列を形成できます.欠陥の成長速度と発展傾向を明確に示すこれは予測的な保守のための科学的サポートを提供します.
3自動 実行: 人 の 目 の 限界 を 超え て 素早く 信頼 できる
AIの欠陥セグメント化が 自動化執行システムと深く統合されると 検査プロセス全体が 知的閉ループを形成できます
システムでは,欠陥の種類,サイズ,位置,および保守の推奨事項を含む構造化された検査レポートを自動的にエクスポートできます.
手動の介入なしに,欠陥の寸法が事前に設定された限界に達すると,自動的な限界アラームを起動できます.
高性能ニューラルネットワーク処理チップにより 認識はリアルタイムフレーム速度に達し オンライン生産ラインの検査のニーズを満たすことができます
人工知能モデルでは 人工知能は 視覚検査と比較して より高速で より一貫性がありより信頼性の高い再現性多くの実用的な産業シナリオでは,AIの欠陥認識は高水準で安定した精度を維持することができます.
これは現代産業品質検査に必要な効率性と信頼性です
AIXUNFEI:産業自動化のための統合されたAIデフォクトセグメンテーションソリューション
北京AIXUNFEI Technology Co., Ltd.は,先進的なAI視覚検査技術を産業用アプリケーションの実用的な生産性へと変容することにコミットしています.
ハードウェア,ソフトウェア,データ,アルゴリズム,アノテーション,モデルトレーニング,デプロイメントをカバーする AI 欠陥セグメンテーションと自動化統合ソリューションを 一括提供しています
ハードウェア製品マトリックス: 精密な検査のためのマルチセンサーデータ取得
AIXUNFEIは,AIのセグメント化と認識のための高品質なデータ取得を提供する完全な産業用視覚検査ハードウェアポートフォリオを提供しています.
アペックスコープX3高画質の3D測定産業用ビデオボレスコープシステム.高精度3D点雲測定モジュールを統合し,複数の測定モードをサポートする.マイクロンレベルの表示精度で断片化モデルのための高解像度・高精度表面画像データを提供する.
ファスライト Xシリーズ高精度3Dスキャナー製品ラインです. 高密度点雲データと検査対象物の3D表面モデルを迅速に収集できます. リバースエンジニアリングに適しています.尺度検査AIの欠陥分割のための3D空間データサポートを提供する.
ApexScope Pシリーズ工業用インテリジェントパイプ検査カメラシリーズで,携帯性と強力な検査能力を組み合わせています. 急速なフィールド展開とマルチシナリオ検査作業に適しています.
ApexScopeボットシリーズこれは,長距離パイプライン,高温環境,危険地帯における内部検査と画像データ収集のために設計されたモジュール式パイプ検査ロボットシリーズです.他の極端な労働条件.
3Dスキャナーやその他の検査装置を含む 多様性視覚取得機器も提供しています顧客が可視光画像を用いて完全なデータ取得能力を構築するのを支援する3次元点雲 多スペクトルデータなどです
ソフトウェアとアルゴリズム: ディープデータ + ディープ・リゾーン IND
ディープデータAIデータアセット管理プラットフォームで,検査データの構造化ストレージ,注釈管理,トレーニングデータセット構築,モデルバージョン管理をサポートしています.データからモデルまでの完全な閉ループを可能にします.
深い理由 IND産業用検査シナリオに最適化された産業用AI推論エンジンです 断片化モデルのリアルタイム展開,自動欠陥認識,自動サイズ測定低レイテンシーと産業レベルの安定性を提供します
Deep Reason INDは,裂け目,コーティング損失,ノッチ,穴,材料損失,焼け,裂け目などの一般的な欠陥タイプのセグメンテーション認識をサポートします.また,ユーザは,特定のアプリケーションシナリオに応じて新しい認識モデルを追加することができます..
アノテーションからデプロイ:フルスタック配信能力
AIXUNFEIは,正確な欠陥境界と一貫したデータ基準を確保するために,プロフェッショナルなセグメンテーション注釈サービスを提供しています.
自動化されたトレーニングプラットフォームや 検査データベースを 顧客のために構築することもできます データの蓄積が一定期間を経て ユーザーは モデルトレーニングを 独立して進めることができますモデルの精度を継続的に改善する.
システムで収集されるデータが増えるほど 検査が正確になります
応用: 重要な産業分野をカバーする
AIXUNFEIのAI欠陥セグメント化ソリューションは 設備製造,航空宇宙,石油化学,エネルギーと電力,自動車製造,造船,オフショアエンジニアリング,他の重要な産業.
航空宇宙構造部品検査,鋳造欠陥検査,機器製造における内部欠陥検出,パイプラインの清潔性の評価などの典型的な用途データの取得やAIの認識から レポート生成まで.
統合: 完全なインテリジェント・インスペクション 閉ループ
AIの欠陥セグメントは自動実行システムとシームレスに接続できます
プロセスには自動検査,自動判断,自動アラームトリガー,自動レポート生成が含まれます.AIが産業生産と品質管理の 本質的な一部になるようにする.
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