در بازرسی نقص های صنعتی، روش های شناسایی اشیاء سنتی مدت هاست که به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند.اينجا نقصي داره؟

اما هنگامی که یک ترک کوچک در تیغه هواپیما ظاهر می شود، فقط دانستن وجود نقص کافی نیست.

شکاف تا کجا امتداد داره؟
شکلش منظم است یا نامنظم؟
مساحت واقعی آن چقدر است؟
به منطقه ي فعاليت مهم رسيده؟
هنوزم در محدوده مجاز هست؟

تشخیص اشیاء سنتی نمی تواند به این سوالات پاسخ دقیقی دهد.بخش گیری نقص AIآینده ی بازرسی کیفیت صنعتی را تغییر می دهد.

محدودیت تشخیص اشیاء: دانستن وجود یک نقص اما درک آن

مدل های تشخیص اشیاء با کشیدن جعبه های محدوده مستطیل در اطراف مناطق مشکوک در یک تصویر نقایص را پیدا می کنند. این روش برای شناسایی وجود نقص سریع و مفید است.

با این حال، یک جعبه مستطیل به طور اجتناب ناپذیر شامل مقدار زیادی از منطقه پس زمینه طبیعی است. آن نمی تواند شکل واقعی، مرز یا اندازه نقص را به درستی نشان دهد.

مدل ممکن است بداند که "چیزی در اینجا اشتباه است"، اما نمی تواند به وضوح توضیح دهد که شکاف چقدر طول دارد، حفره چقدر بزرگ است، یا آیا نقص به یک منطقه کاربردی رسیده است.

مهمتر از همه، آستانه های اطمینان معمولاً به عنوان یک قاعده یک اندازه برای همه اعمال می شود. سیستم نمی تواند به طور موثر بین یک نقص سطحی کوچک و یک ترک ساختاری عمیق تر تمایز قائل شود.در نتیجه، هر نقصی که از این حد عبور می کند، بدون توجه به شدت واقعی آن، می تواند به عنوان ناقص در نظر گرفته شود.

این سقف تشخیص اشیاء سنتی است: می تواند نقص ها را پیدا کند، اما نمی تواند آنها را واقعا درک کند.

بخش گیری نقص هوش مصنوعی: درک سطح پیکسل

بخش گیری نقص هوش مصنوعی به روش کاملا متفاوتی کار می کند. به جای کشیدن یک جعبه،این یک برچسب کلاس را به هر پیکسل در تصویر اختصاص می دهد و یک ماسک دقیق را تولید می کند که از مرز واقعی نقص پیروی می کند.

این درک واقعی نقص است.

1. مورفولوژی نقص واضح برای تحلیل علت ریشه

یک مدل تقسیم بندی می تواند به طور دقیق شکل، شکل و توزیع فضایی یک نقص را توصیف کند. برای ترک ها، حفره ها، خراش ها، سوختگی ها، از دست دادن مواد و سایر نقص های نامنظم،نتیجه بخش بندی می تواند به درستی هندسه واقعی نقص را بازگرداند.

این شکاف طولانی و باریکه؟
آیا آسیب به صورت دایره ای گسترش می یابد؟
لبه ها منظم هستند یا نامنظم؟
نقص در چه جهت ای در حال توسعه است؟

این ویژگی های مورفولوژیکی بیش از داده ها هستند. آنها سرنخ های کلیدی را برای مهندسان فراهم می کنند تا علت اصلی نقص را تجزیه و تحلیل کنند.

به عنوان مثال:

ترک های طولانی و جهت دار ممکن است با فشار ماشینکاری مرتبط باشد.

حفره های سوختگی نامنظم ممکن است نشان دهنده بیش از حد گرم شدن محلی یا خستگی مواد باشد.

از دست دادن مواد تیز ممکن است ناشی از ضربه اجسام خارجی باشد.

توصیف دقیق مورفولوژی اولین گام در تجزیه و تحلیل علت ریشه است. تجزیه و تحلیل علت ریشه برای جلوگیری از مشکلات کیفیت تکراری ضروری است.

2اندازه گیری دقیق نقص: از قضاوت کیفی تا تجزیه و تحلیل کمی

ماسک تولید شده توسط یک مدل تقسیم بندی می تواند برای محاسبه منطقه پیکسل یک نقص استفاده شود. از طریق کالیبراسیون بین پیکسل ها و ابعاد دنیای واقعی،سیستم می تواند اندازه گیری های فیزیکی دقیق را بدست آورد.، از جمله طول، عرض، مساحت، محیط و نسبت ابعاد.

این یک تغییر عمده در بازرسی نقص را نشان می دهد: از قضاوت ساده در مورد وجود یک نقص به اندازه گیری دقیق و کمی آن.

مهمتر از آن، اطلاعات دقیق اندازه بر اساس نتایج تقسیم بندی امکان تعیین استانداردهای قضاوت متفاوت برای انواع معیوبیت های مختلف را فراهم می کند.

ارزیابی معیوبات درجه بندی شده در یک مدل مشابه چیزی است که تشخیص اشیاء سنتی نمی تواند به دست آورد.

همچنین نظارت طولانی مدت بر نقص امکان پذیر می شود. با بازرسی چندین بار از همان موقعیت از همان تجهیزات، داده های اندازه می تواند یک سری زمانی را تشکیل دهد.به وضوح نشان دهنده سرعت رشد و روند توسعه نقص است.این پشتیبانی علمی برای نگهداری پیش بینی را فراهم می کند.

3اجرای خودکار: سریع، قابل اعتماد و فراتر از محدودیت های دید انسانی

هنگامی که بخش گیری نقص های هوش مصنوعی با سیستم های اجرایی خودکار عمیقاً ادغام می شود، کل فرآیند بازرسی می تواند یک حلقه بسته هوشمند را تشکیل دهد.

این سیستم می تواند به طور خودکار گزارش های بازرسی ساختاری را شامل نوع نقص، اندازه، مکان و توصیه های نگهداری صادر کند.

این دستگاه می تواند آلارم های محدودی را به صورت خودکار هنگامی که ابعاد نقص به محدوده های پیش تعیین شده برسد، بدون مداخله دستی فعال کند.

با استفاده از تراشه های پردازش شبکه عصبی با عملکرد بالا، تشخیص می تواند به نرخ فریم در زمان واقعی برسد و نیازهای بازرسی خط تولید آنلاین را برآورده کند.

مدل های هوش مصنوعی همچنین می توانند نقایص کوچک و ویژگی های ظریف را که برای چشم انسان دشوار است شناسایی کنند. در مقایسه با بازرسی بصری دستی، هوش مصنوعی سرعت بالاتر، ثبات قوی تر،و تکرار قابل اطمینان تردر بسیاری از سناریوهای صنعتی عملی، تشخیص نقص هوش مصنوعی می تواند سطح دقت بالا و پایدار را حفظ کند.

این کارایی و قابلیت اطمینان است که بازرسی کیفیت صنعتی مدرن نیاز دارد.

AIXUNFEI: راه حل های تقسیم عیب هوش مصنوعی یکپارچه برای اتوماسیون صنعتی

شرکت فناوری AIXUNFEI پکن متعهد به تبدیل فناوری پیشرفته بازرسی بصری هوش مصنوعی به بهره وری عملی برای کاربردهای صنعتی است.

ما راه حل های واحد تقسیم عیب هوش مصنوعی و یکپارچه سازی اتوماسیون را ارائه می دهیم، که شامل سخت افزار، نرم افزار، داده ها، الگوریتم ها، یادداشت، آموزش مدل و استقرار است.

ماتریس محصولات سخت افزاری: جمع آوری داده های چند سنسور برای بازرسی دقیق

AIXUNFEI یک مجموعه کامل از سخت افزار بازرسی بصری صنعتی را ارائه می دهد که به دست آوردن داده های با کیفیت بالا برای بخش بندی و تشخیص هوش مصنوعی را فراهم می کند.

ApexScope X3یک سیستم ویدئو بورسکوپ صنعتی اندازه گیری سه بعدی با وضوح بالا است. این یک ماژول اندازه گیری ابر نقطه ای سه بعدی با دقت بالا را یکپارچه می کند و از چند حالت اندازه گیری پشتیبانی می کند.با دقت نشان دادن در سطح میکرو، داده های تصویر سطحی با وضوح بالا و دقت بالا را برای مدل های بخش بندی فراهم می کند.

Phasight سری Xیک خط محصول اسکنر سه بعدی با دقت بالا است. می تواند به سرعت داده های ابرهای نقطه ای با چگالی بالا و مدل های سه بعدی سطح اشیاء بازرسی شده را به دست آورد. برای مهندسی معکوس مناسب است.بازرسی ابعاد، تجزیه و تحلیل مورفولوژی و سایر برنامه های کاربردی، ارائه پشتیبانی از داده های فضایی سه بعدی برای بخش گیری نقص های هوش مصنوعی.

سری ApexScope Pیک سری دوربین بازرسی لوله هوشمند صنعتی است که قابلیت حمل و نقل را با قابلیت بازرسی قوی ترکیب می کند. این دوربین برای کار سریع در زمینه و کارهای بازرسی چند سناریو مناسب است.

سری ربات های ApexScopeیک سری روبات های بازرسی لوله های ماژولار است که برای بازرسی داخلی و جمع آوری داده های تصویری در لوله های راه دور، محیط های با دمای بالا، مناطق خطرناک طراحی شده است.و سایر شرایط سخت کاری.

علاوه بر این، ما همچنین تجهیزات جمع آوری بصری چند روشی، از جمله اسکنرهای سه بعدی و سایر دستگاه های بازرسی را ارائه می دهیم،کمک به مشتریان برای ایجاد قابلیت های کامل جمع آوری داده ها در تصویربرداری نور مرئی، ابرهای نقطه ای سه بعدی، داده های چند طیف، و بیشتر.

نرم افزار و الگوریتم ها: DeepData + Deep Reason IND

دیپ دیتایک پلت فرم مدیریت دارایی داده های هوش مصنوعی است که از ذخیره سازی ساختاری داده های بازرسی، مدیریت توضیحات، ساخت مجموعه داده های آموزشی و مدیریت نسخه مدل پشتیبانی می کند.این یک حلقه بسته کامل از داده ها به مدل را امکان پذیر می کند.

دلیل عمیقیک موتور استنباط هوش مصنوعی صنعتی است که برای سناریوهای بازرسی صنعتی بهینه شده است. از استفاده در زمان واقعی از مدل های بخش بندی، تشخیص خودکار نقص،و اندازه گیری اتوماتیک، ارائه دهنده خروجی بالا، تاخیر کم، و ثبات درجه صنعتی.

Deep Reason IND از تشخیص بخش بندی برای انواع معیوبیت های رایج مانند ترک ها، از دست دادن پوشش، شکاف ها، حفره ها، از دست دادن مواد، سوختگی ها و اشک ها پشتیبانی می کند.کاربران همچنین می توانند مدل های تشخیص جدید را با توجه به سناریوهای کاربردی خاص خود اضافه کنند..

از توضیحات تا انتشار: قابلیت تحویل کامل استیک

AIXUNFEI ارائه می دهد خدمات حرفه ای تجزیه و تحلیل برای اطمینان از مرزهای نقص دقیق و استانداردهای داده های سازگار.

ما همچنین می توانیم پلتفرم های آموزش خودکار و پایگاه داده های بازرسی را برای مشتریان ایجاد کنیم. پس از یک دوره مشخصی از جمع آوری داده ها، کاربران می توانند به طور مستقل آموزش های مدل را انجام دهند.بهبود مداوم دقت مدل.

این یک چرخه مثبت ایجاد می کند: هرچه اطلاعات بیشتری از سیستم جمع آوری شود، بازرسی دقیق تر می شود.

برنامه های کاربردی: پوشش زمینه های صنعتی حیاتی

راه حل های تقسیم عیب هوش مصنوعی AIXUNFEI به طور گسترده ای در تولید تجهیزات، هوافضا، پتروشیمی، انرژی و برق، تولید خودرو، ساخت کشتی، مهندسی دریایی،و سایر صنایع حیاتی.

برای کاربردهای معمول مانند بازرسی اجزای ساختاری هوافضا، بازرسی نقص ریخته، تشخیص نقص های داخلی در تولید تجهیزات و ارزیابی تمیز لوله،ما راه حل های کامل از جمع آوری داده ها و تشخیص هوش مصنوعی تا تولید گزارش را ارائه می دهیم.

ادغام: یک بازرسی هوشمند کامل

بخش گیری نقص های هوش مصنوعی می تواند به صورت یکپارچه با سیستم های اجرا خودکار متصل شود.

این فرآیند شامل بازرسی خودکار، قضاوت خودکار، فعال کردن آلارم خودکار و تولید گزارش خودکار است. کل روند کار می تواند بدون مداخله دستی تکمیل شود،اجازه دادن به هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به بخشی واقعی از تولید صنعتی و کنترل کیفیت.

آینده بازرسی صنعتی را با استفاده از تکنولوژی پیشرفته هوش مصنوعی ببینید

AIXUNFEI به مشتریان صنعتی کمک می کند تا از تشخیص ساده نقص به درک نقص در سطح پیکسل، از قضاوت دستی به کمیت سازی خودکار،و از ابزار بازرسی جداگانه به سیستم های کنترل کیفیت هوشمند.

عمیق فکر کن، متفاوت ببین