산업적 결함 검사에서 전통적인 물체 탐지 방법은 오랫동안 널리 사용되어 왔습니다. 그들은 한 가지 질문에 빠르게 대답 할 수 있습니다.여기 결함이 있나요?

하지만 비행기의 날개에 작은 균열이 나타나면 그 결함이 있다는 사실을 아는 것만으로도 충분하지 않습니다.

균열이 어디까지 퍼져있나요?
그 모양은 규칙적이냐 불규칙적이냐?
실제 면적은 얼마일까요?
중요한 기능 영역에 도달했나요?
여전히 허용되는 허용 범위 안에 있습니까?

기존의 사물 탐지는 이런 질문에 정확하게 답할 수 없습니다.AI 결함 세분화산업 품질 검사의 미래를 변화시키고 있습니다.

물체 탐지의 한계: 결함이 있다는 것을 알면서도 그것을 이해하지 못하는 것

객체 탐지 모델은 이미지의 의심스러운 부위를 둘러싸고 직사각형 경계 상자를 그리면서 결함을 찾습니다. 이 방법은 결함이 있는지 확인하는 데 빠르고 유용합니다.

그러나 직사각형 상자 는 필연적 으로 많은 양의 정상적인 배경 면적 을 포함 한다. 이 상자 는 결함 의 실제 형태, 경계 또는 크기를 정확하게 표현 할 수 없다.

모델은 "여기 뭔가 잘못되었다"는 것을 알 수 있지만, 균열의 길이를 명확히 설명할 수는 없고, 구멍의 크기를 설명할 수도 없고, 결함이 기능 영역에 도달했는지를 설명할 수 없습니다.

더 중요한 것은 신뢰도 한계값은 일반적으로 모든 사람에게 맞는 규칙으로 적용됩니다. 시스템은 작은 표면 결함과 더 깊은 구조적 균열을 효과적으로 구별 할 수 없습니다.그 결과, 임계값을 초과하는 모든 결함이 그 실제 심각성에 관계없이 불합격하다고 판단될 수 있습니다.

이것은 전통적인 객체 탐지의 천장입니다. 결함을 발견할 수 있지만 실제로 이해할 수는 없습니다.

인공지능 결함 세분화: 픽셀 수준 이해

인공지능 결함 세분화는 완전히 다른 방식으로 작동합니다.그것은 이미지의 모든 픽셀에 클래스 라벨을 할당하고 결함의 실제 경계를 따르는 정확한 마스크를 출력합니다..

이것은 진정한 결함 이해입니다.

1근본 원인을 분석하기 위한 명확한 결함 형태

세분화 모델은 결함의 윤곽, 모양 및 공간 분포를 정확하게 설명 할 수 있습니다. 균열, 구멍, 긁힘, 화상, 재료 손실 및 기타 불규칙한 결함세분화 결과는 충실하게 결함의 실제 기하학을 복원 할 수 있습니다.

그 균열이 길고 좁습니까?
손상은 원형으로 퍼지고 있나요?
가장자리는 정규형인가요 아니면 불규칙적인가요?
결함이 어떤 방향으로 발전하고 있습니까?

이 형태적 특징 은 데이터 이상 이고, 엔지니어 들 에게 결함 의 근본 원인을 분석 할 수 있는 핵심 단서 를 제공한다.

예를 들어:

길고 방향성 균열은 가공 스트레스와 관련이있을 수 있습니다.

불규칙한 화상 덩어리는 지역 과열 또는 재료 피로를 나타낼 수 있습니다.

날카로운 가장자리의 물질 손실은 외계 물체 충돌로 인해 발생할 수 있습니다.

정확한 형태학적 설명은 근본 원인에 대한 분석의 첫 번째 단계입니다. 반복적인 품질 문제를 예방하기 위해 근본 원인에 대한 분석은 필수적입니다.

2정확한 결함 측정: 질적 판단에서 양적 분석

세그먼테이션 모델로 생성된 마스크는 결함의 픽셀 영역을 계산하는 데 사용될 수 있습니다. 픽셀과 실제 세계 차원의 캘리브레이션을 통해,이 시스템은 더 정확한 물리적 측정을 얻을 수 있습니다., 길이, 너비, 면적, 둘레 및 측면 비율을 포함하여.

이것은 결함 검사에서 큰 변화를 의미합니다. 단순히 결함이 있는지 판단하는 것에서 정확하게 측정하고 정량화하는 것입니다.

더 중요한 것은 세분화 결과를 기반으로 한 정확한 크기 정보가 다른 결함 유형에 대한 다른 판단 기준을 설정하는 것이 가능하다는 것입니다.

동일한 모델 내에서 점진적인 결함 평가는 전통적인 객체 탐지가 달성할 수 없는 것입니다.

또한 장기적인 결함 모니터링도 가능해집니다. 동일한 장비의 동일한 위치를 여러 번 검사함으로써 크기 데이터는 시간 계열을 형성 할 수 있습니다.결함의 성장 속도와 발전 추세를 명확히 나타냅니다.이것은 예측 유지보수를 위한 과학적 지원을 제공합니다.

3자동 실행: 빠르고, 신뢰성 있고, 인간의 시각적 한계를 넘어선다

인공지능 결함 세분화가 자동화 실행 시스템과 깊이 통합되면 전체 검사 과정이 지능형 폐쇄 루프를 형성 할 수 있습니다.

시스템은 자동으로 결함 유형, 크기, 위치 및 유지 보수 권고 사항을 포함한 구조화된 검사 보고서를 내보낼 수 있습니다.

수동 개입 없이 미리 설정된 범위를 달성할 때 자동 문턱 경보를 유발할 수 있습니다.

고성능 신경 네트워크 처리 칩을 사용하면 인식이 실시간 프레임 레이트에 도달하여 온라인 생산 라인 검사 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

인공지능 모델은 또한 인간의 눈으로 식별하기 어려운 작은 결함과 미묘한 특징을 포착할 수 있습니다.그리고 더 신뢰할 수 있는 반복성많은 실용적인 산업 시나리오에서 AI 결함 인식은 높은 안정적인 정확도를 유지할 수 있습니다.

이것은 현대 산업 품질 검사가 요구하는 효율성과 신뢰성입니다.

AIXUNFEI: 산업 자동화를 위한 통합 AI 결함 세분화 솔루션

베이징 AIXUNFEI 테크놀로지 컴퍼니는 첨단 인공지능 시각 검사 기술을 산업용의 실용적인 생산성으로 전환하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

우리는 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 알고리즘, 주석, 모델 훈련 및 배포를 포함하는 단독 인공지능 결함 세그먼테이션 및 자동화 통합 솔루션을 제공합니다.

하드웨어 제품 매트릭스: 정확한 검사를 위해 멀티 센서 데이터 획득

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ApexScope X3고화질 3D 측정 산업용 비디오 보레스코프 시스템이다. 고정밀 3D 포인트 클라우드 측정 모듈을 통합하고 여러 측정 모드를 지원합니다.미크론 수준의 표시 정확도, 그것은 세분화 모델에 대한 고 해상도 및 고 충실성 표면 이미지 데이터를 제공합니다.

파시ight X 시리즈고 정밀 3D 스캐너 제품 라인입니다. 고 밀도 점 클라우드 데이터와 검사 대상 3D 표면 모델을 빠르게 캡처 할 수 있습니다. 역공학에 적합합니다.차원 검사인공지능 결함 세그먼테이션을 위한 3D 공간 데이터 지원을 제공하는

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DeepData인공지능 데이터 자산 관리 플랫폼으로 검사 데이터의 구조적 저장, 주석 관리, 훈련 데이터 세트 구축 및 모델 버전 관리를 지원합니다.데이터에서 모델까지의 완전한 닫힌 순환을 가능하게 합니다..

깊은 이유 IND산업 검사 시나리오에 최적화된 산업용 AI 추론 엔진입니다. 세분화 모델의 실시간 배포, 자동 결함 인식,자동 크기 측정, 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 그리고 산업용 수준의 안정성을 제공합니다.

딥 리조인 IND는 균열, 코팅 손실, 틈, 구멍, 재료 손실, 화상 및 눈물과 같은 일반적인 결함 유형에 대한 세분 인식을 지원합니다.사용자는 또한 자신의 특정 응용 시나리오에 따라 새로운 인식 모델을 추가 할 수 있습니다..

해설에서 배포: 풀 스택 전달 능력

AIXUNFEI는 정확한 결함 경계와 일관된 데이터 표준을 보장하기 위해 전문적인 세분화 주석 서비스를 제공합니다.

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이것은 긍정적인 순환을 만듭니다. 시스템이 더 많은 데이터를 수집할수록 검사 정확도가 높아집니다.

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AIXUNFEI의 AI 결함 세그먼트 솔루션은 장비 제조, 항공 우주, 석유화학, 에너지 및 전력, 자동차 제조, 조선, 해상 엔지니어링,그리고 다른 중요한 산업.

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통합: 완전한 지능형 검사 폐쇄 루프

인공지능 결함 세분화는 자동 실행 시스템과 원활하게 연결될 수 있습니다.

프로세스는 자동 검사, 자동 판단, 자동 알람 트리거 및 자동 보고서 생성 포함됩니다. 전체 작업 흐름은 수동 개입없이 완료 될 수 있습니다.인공지능이 산업 생산과 품질 관리의 실제적인 일부가 될 수 있도록 하는 것.

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AIXUNFEI는 산업 고객들이 단순한 결함 탐지에서 픽셀 수준의 결함 이해로, 수동 판단에서 자동 수치화로 이동하도록 돕고 있습니다.그리고 고립된 검사 도구에서 지능형 품질 관리 시스템에.

깊이 생각하고 다른 것을 보세요.