No domínio da inspecção de defeitos industriais, os métodos tradicionais de detecção de objectos são amplamente utilizados desde há muito tempo e podem responder rapidamente a uma questão:Há algum defeito aqui?

Mas, quando aparece uma pequena rachadura na lâmina de um avião, simplesmente saber que existe um defeito está longe de ser suficiente.

Onde se estende a rachadura?
Tem forma regular ou irregular?
Qual é a sua área real?
Já chegou a uma zona funcional crítica?
Ainda está dentro da tolerância permitida?

A detecção tradicional de objetos não pode responder a estas perguntas com precisão.Segmentação de defeitos de IAA indústria da inspecção da qualidade está a mudar o futuro da inspecção da qualidade industrial.

A limitação da detecção de objetos: Saber “há um defeito”, mas não entendê-lo

Os modelos de detecção de objetos localizam defeitos desenhando caixas de contorno retangulares em torno de áreas suspeitas em uma imagem.

No entanto, uma caixa retangular inevitavelmente inclui uma grande quantidade de área de fundo normal. Ela não pode representar com precisão a forma real, limite ou tamanho do defeito.

O modelo pode saber que "algo está errado aqui", mas não pode explicar claramente o comprimento de uma rachadura, o tamanho de um buraco ou se o defeito atingiu uma área funcional.

Mais importante, os limiares de confiança são normalmente aplicados como uma regra única, pois o sistema não pode distinguir efetivamente entre uma pequena falha de superfície e uma rachadura estrutural mais profunda.Como resultado,, qualquer defeito que exceda o limiar pode ser considerado não qualificado, independentemente da sua gravidade real.

Este é o limite da detecção tradicional de objetos: pode encontrar defeitos, mas não pode compreendê-los verdadeiramente.

Segmentação de defeitos de IA: Compreensão ao nível de pixels

A segmentação de defeitos da IA funciona de uma forma completamente diferente.atribui um rótulo de classe para cada pixel na imagem e produz uma máscara precisa que segue o limite real do defeito.

Isto é a verdadeira compreensão dos defeitos.

1Morfologia clara do defeito para análise da causa raiz.

Um modelo de segmentação pode descrever com precisão o contorno, a forma e a distribuição espacial de um defeito.o resultado de segmentação pode restaurar fielmente a geometria real do defeito.

A fenda é longa e estreita?
O dano está a espalhar-se por um padrão circular?
As bordas são regulares ou irregulares?
Em que direcção se desenvolve o defeito?

Essas características morfológicas são mais do que dados, fornecem pistas-chave para os engenheiros analisarem a causa raiz de um defeito.

Por exemplo:

As rachaduras longas e direcionais podem estar relacionadas com o esforço de usinagem.

As queimaduras irregulares podem indicar sobreaquecimento local ou fadiga do material.

A perda de material de borda afiada pode ser causada pelo impacto de objetos estranhos.

A descrição morfológica precisa é o primeiro passo na análise da causa raiz.

2Medida precisa de defeitos: do julgamento qualitativo à análise quantitativa

A máscara gerada por um modelo de segmentação pode ser usada para calcular a área de pixels de um defeito.o sistema pode obter medidas físicas precisas, incluindo comprimento, largura, área, perímetro e relação de aspecto.

Isto marca uma grande mudança na inspecção de defeitos: de simples julgamento da existência de um defeito para a sua medição e quantificação precisas.

Mais importante ainda, a informação precisa sobre o tamanho baseada nos resultados da segmentação permite estabelecer diferentes normas de julgamento para diferentes tipos de defeito.

A avaliação gradual de defeitos dentro do mesmo modelo é algo que a detecção tradicional de objetos não pode alcançar.

O controlo a longo prazo dos defeitos torna-se também possível, ao inspeccionar várias vezes a mesma posição do mesmo equipamento, os dados de tamanho podem formar uma série temporal,mostrando claramente a velocidade de crescimento e a tendência de desenvolvimento do defeitoIsto fornece apoio científico para a manutenção preditiva.

3Execução automatizada: rápida, confiável e além dos limites visuais humanos

Quando a segmentação de defeitos de IA é profundamente integrada com sistemas de execução automatizados, todo o processo de inspeção pode formar um circuito fechado inteligente.

O sistema pode exportar automaticamente relatórios de inspeção estruturados, incluindo tipo de defeito, tamanho, localização e recomendações de manutenção.

Pode desencadear alarmes de limiar automáticos quando as dimensões dos defeitos atingirem limites pré-estabelecidos, sem intervenção manual.

Com chips de processamento de rede neural de alto desempenho, o reconhecimento pode atingir taxas de quadros em tempo real, atendendo às necessidades de inspeção de linha de produção on-line.

Os modelos de IA também podem capturar pequenos defeitos e características sutis que são difíceis de identificar para o olho humano.e uma repetibilidade mais fiávelEm muitos cenários industriais práticos, o reconhecimento de defeitos da IA pode manter um nível de precisão elevado e estável.

Esta é a eficiência e a fiabilidade que a inspecção de qualidade industrial moderna exige.

AIXUNFEI: Soluções integradas de segmentação de defeitos de IA para automação industrial

A Beijing AIXUNFEI Technology Co., Ltd. está empenhada em transformar a tecnologia avançada de inspeção visual de IA em produtividade prática para aplicações industriais.

Fornecemos soluções de integração e segmentação de defeitos de IA em uma única parada, cobrindo hardware, software, dados, algoritmos, anotação, treinamento de modelos e implantação.

Matriz de produtos de hardware: Aquisição de dados de sensores múltiplos para inspeção precisa

A AIXUNFEI oferece um portfólio completo de hardware de inspeção visual industrial, fornecendo aquisição de dados de alta qualidade para segmentação e reconhecimento de IA.

ApexScope X3é um sistema de borescópio de vídeo industrial de medição 3D de alta definição. Integra um módulo de medição de nuvem de pontos 3D de alta precisão e suporta vários modos de medição.Com precisão de indicação a nível de micrômetros, fornece dados de imagem de superfície de alta resolução e alta fidelidade para modelos de segmentação.

Phasight Série Xé uma linha de produtos de scanner 3D de alta precisão. Pode capturar rapidamente dados de nuvem de pontos de alta densidade e modelos de superfície 3D de objetos inspecionados. É adequado para engenharia reversa,inspecção dimensional, análise de morfologia e outras aplicações, fornecendo suporte a dados espaciais 3D para a segmentação de defeitos de IA.

ApexScope Série Pé uma série de câmaras de inspeção de tubos industriais inteligentes que combinam portabilidade com forte capacidade de inspeção.

ApexScope Bot Sérieé uma série de robôs de inspecção de tubos modulares concebidos para inspecção interna e aquisição de dados de imagem em tubulações de longa distância, ambientes de alta temperatura, zonas perigosas,e outras condições de trabalho extremas.

Além disso, também fornecemos equipamento multimodal de aquisição visual, incluindo scanners 3D e outros dispositivos de inspeção,Ajudar os clientes a desenvolver capacidades completas de aquisição de dados em imagens de luz visível, nuvens de pontos 3D, dados multispectrais, e muito mais.

Software e algoritmos: DeepData + Deep Reason IND

DeepDataé uma plataforma de gerenciamento de ativos de dados de IA que suporta armazenamento estruturado de dados de inspeção, gerenciamento de anotações, construção de conjuntos de dados de treinamento e gerenciamento de versões de modelos.Permite um ciclo fechado completo de dados para modelo.

Razão profundaé um motor de inferência de IA industrial otimizado para cenários de inspeção industrial.e medição automática do tamanho, oferecendo alta capacidade de produção, baixa latência e estabilidade industrial.

O Deep Reason IND suporta o reconhecimento de segmentação para tipos de defeitos comuns, como rachaduras, perda de revestimento, entalhes, buracos, perda de material, queimaduras e rasgos.Os utilizadores podem também adicionar novos modelos de reconhecimento de acordo com os seus cenários de aplicação específicos.

Da anotação à implantação: Capacidade de entrega completa

A AIXUNFEI fornece serviços profissionais de anotação de segmentação para garantir limites precisos de defeitos e padrões de dados consistentes.

A partir daí, a empresa pode desenvolver uma plataforma de formação e uma base de dados de inspecção para os seus clientes.Melhorar continuamente a precisão do modelo.

Isto cria um ciclo positivo: quanto mais dados o sistema recolhe, mais precisa se torna a inspecção.

Aplicações: abrangendo campos industriais críticos

As soluções de segmentação de defeitos de IA da AIXUNFEI são amplamente aplicáveis à fabricação de equipamentos, aeroespacial, petroquímica, energia e energia, fabricação de automóveis, construção naval, engenharia offshore,e outras indústrias críticas.

Para aplicações típicas, tais como inspecção de componentes estruturais aeroespaciais, inspecção de defeitos de fundição, detecção de defeitos internos na fabricação de equipamentos e avaliação da limpeza das condutas,fornecemos soluções de ponta a ponta, desde a aquisição de dados e reconhecimento de IA até geração de relatórios.

Integração: um ciclo fechado de inspecção inteligente completa

A segmentação de defeitos de IA pode ser conectada perfeitamente com sistemas de execução automatizados.

O processo inclui inspecção automática, julgamento automático, activação automática de alarme e geração automática de relatórios.permitir que a IA se torne uma parte real da produção industrial e do controlo da qualidade.

Veja o futuro da inspeção industrial, impulsionada pela tecnologia avançada de IA

A AIXUNFEI está a ajudar os clientes industriais a passar de uma simples detecção de defeitos para a compreensão de defeitos a nível de pixels, de um julgamento manual para quantificação automatizada,e de instrumentos de inspecção isolados para sistemas inteligentes de controlo da qualidade.

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