В промышленной проверке дефектов традиционные методы обнаружения объектов уже давно широко используются.Здесь есть дефект?

Но когда на лопатке самолета появляется крошечная трещина, простого осознания этого недостаточно.

Куда распространяется трещина?
Его форма регулярная или нерегулярная?
Какова его фактическая площадь?
Он достиг критической функциональной зоны?
Это все еще в пределах допустимой терпимости?

Традиционное обнаружение объектов не может точно ответить на эти вопросы.Сегментация дефектов ИИизменяет будущее промышленной инспекции качества.

Ограничения обнаружения предметов: знание, что есть дефект, но не понимание

Модели обнаружения объектов локализуют дефекты, рисуя прямоугольные рамки вокруг подозрительных участков изображения.

Однако прямоугольная коробка неизбежно включает в себя большое количество нормальной площади фона. Она не может точно отображать реальную форму, границу или размер дефекта.

Модель может знать, что здесь что-то не так, но она не может четко объяснить длину трещины, размер ямы или достиг ли дефект функциональной области.

Что еще более важно, пороги доверия обычно применяются как одноразовое правило.В результате, любой недостаток, превышающий пороговый показатель, может быть признан не квалифицированным, независимо от его фактической тяжести.

Это предел традиционного обнаружения объектов: он может находить дефекты, но не может их по-настоящему понять.

Сегментация дефектов ИИ: понимание уровня пикселей

Сегментация дефектов ИИ работает совершенно по-другому.Это присваивает классный ярлык для каждого пикселя в изображении и выводит точную маску, которая следует за реальной границей дефекта.

Это истинное понимание дефектов.

1Ясная дефектная морфология для анализа причины

Модель сегментации может точно описать контур, форму и пространственное распределение дефекта.результат сегментации может верно восстановить реальную геометрию дефекта.

Рак длинный и узкий?
Ущерб распространяется по круговой схеме?
Краины правильные или нерегулярные?
В каком направлении развивается дефект?

Эти морфологические признаки - это не просто данные, они дают инженерам ключевые подсказки для анализа причины дефекта.

Например:

Длинные и направленные трещины могут быть связаны с нагрузкой на обработку.

Нерегулярные ожоги могут указывать на местное перегрев или усталость материала.

Потеря материала с острыми краями может быть вызвана ударом чужого предмета.

Точное описание морфологии является первым шагом в анализе причины.

2Точное измерение дефектов: от качественного суждения до количественного анализа

Маска, полученная с помощью модели сегментации, может быть использована для расчета площади пикселей дефекта.система может получить более точные физические измерения, включая длину, ширину, площадь, периметр и отношение сторон.

Это знаменует собой серьезный сдвиг в проверке дефектов: от простого суждения о наличии дефекта к точному его измерению и количественному определению.

Что еще более важно, точная информация о размерах, основанная на результатах сегментации, позволяет устанавливать различные стандарты оценки для различных типов дефектов.

Степенная оценка дефектов в рамках одной и той же модели - это то, чего не может достичь традиционное обнаружение объектов.

Проверяя одно и то же положение одного и того же оборудования несколько раз, данные о размерах могут формировать временные ряды.четко показывает скорость роста и тенденцию развития дефектаЭто дает научную поддержку для предсказательного обслуживания.

3Автоматизированное исполнение: быстрое, надежное и выходит за рамки человеческого зрения

Когда сегментация дефектов искусственного интеллекта глубоко интегрируется с автоматизированными системами исполнения, весь процесс инспекции может образовывать интеллектуальную замкнутую петлю.

Система может автоматически экспортировать структурированные отчеты об инспекции, включая тип дефекта, размер, местоположение и рекомендации по техническому обслуживанию.

Он может автоматически запускать сигнализацию о пороге, когда размеры дефекта достигают заранее установленных пределов, без ручного вмешательства.

С высокопроизводительными чипами обработки нейронной сети распознавание может достигать частоты кадров в режиме реального времени, удовлетворяя потребности онлайн-инспекции производственной линии.

Модели ИИ также могут улавливать крошечные дефекты и тонкие особенности, которые трудно идентифицировать человеческому глазу.и более надежная повторяемостьВо многих практических промышленных сценариях распознавание дефектов ИИ может поддерживать высокий и стабильный уровень точности.

Это эффективность и надежность, которые требуется современной промышленной инспекции качества.

AIXUNFEI: Интегрированные решения по сегментации дефектов ИИ для промышленной автоматизации

Beijing AIXUNFEI Technology Co., Ltd. стремится превратить передовые технологии визуальной инспекции ИИ в практическую производительность для промышленных применений.

Мы предоставляем комплексные решения по сегментации дефектов ИИ и интеграции автоматизации, охватывающие аппаратное обеспечение, программное обеспечение, данные, алгоритмы, аннотацию, обучение моделей и развертывание.

Матрица аппаратных продуктов: получение данных с использованием нескольких датчиков для точной проверки

AIXUNFEI предлагает полный портфель оборудования для промышленной визуальной инспекции, обеспечивающий высококачественное сбор данных для сегментации и распознавания ИИ.

ApexScope X3является высококачественной промышленной системой видеоборескопа 3D-измерения. Он интегрирует высокоточный модуль измерения 3D-точечного облака и поддерживает несколько режимов измерения.С точностью показания на уровне микронов, он предоставляет высокоразрешительные и высокоточности поверхностные изображения для моделей сегментации.

Серия Phasight Xявляется высокоточной линейкой продуктов 3D-сканеров. Он может быстро захватывать данные о точечных облаках с высокой плотностью и 3D-модели поверхности проверяемых объектов. Он подходит для обратной инженерии,измерения, морфологический анализ и другие приложения, обеспечивающие поддержку 3D-пространственных данных для сегментации дефектов ИИ.

Серия ApexScope Pявляется промышленной серией интеллектуальных камер инспекции труб, которая сочетает в себе портативность с сильными возможностями инспекции.

Серия ботов ApexScopeявляется серией модульных роботов-инспекторов труб, предназначенных для внутренней инспекции и сбора изображений в трубопроводах на большие расстояния, в условиях высокой температуры, в опасных зонах,и другие экстремальные условия труда.

Кроме того, мы также предоставляем мультимодальное оборудование визуального захвата, включая 3D-сканеры и другие инспекционные устройства,Помощь клиентам в создании полноценных возможностей сбора данных в области визуального света, 3D точечные облака, мультиспектральные данные и многое другое.

Программное обеспечение и алгоритмы: DeepData + Deep Reason

DeepDataявляется платформой управления активами данных ИИ, которая поддерживает структурированное хранение данных инспекции, управление аннотациями, создание наборов данных для обучения и управление версиями моделей.Это позволяет полностью закрыть цикл от данных до модели.

Глубокая причина INDявляется промышленным интеллектуальным интеллектом, оптимизированным для сценариев промышленной инспекции. Он поддерживает развертывание моделей сегментации в режиме реального времени, автоматическое распознавание дефектов,и автоматическое измерение размеров, предлагая высокую пропускную способность, низкую задержку и стабильность промышленного класса.

Deep Reason IND поддерживает распознавание сегментации для распространенных типов дефектов, таких как трещины, потеря покрытия, вырезки, ямы, потеря материала, ожоги и разрывы.Пользователи также могут добавлять новые модели распознавания в соответствии со своими конкретными сценариями применения.

От аннотации до развертывания: возможности доставки полного стека

AIXUNFEI предоставляет профессиональные услуги по сегментации аннотаций для обеспечения точных границ дефектов и последовательных стандартов данных.

Мы также можем создать автоматизированные платформы для обучения и базы данных для проверки для клиентов.непрерывное улучшение точности модели.

Это создает положительный цикл: чем больше данных собирает система, тем точнее становится проверка.

Применение: покрытие критических промышленных областей

Решения AIXUNFEI по сегментации дефектов ИИ широко применяются в производстве оборудования, аэрокосмической, нефтехимической, энергетической и энергетической промышленности, автомобилестроении, судостроении, морской инженерии,и другие важнейшие отрасли.

Для типичных применений, таких как инспекция конструктивных компонентов в аэрокосмической отрасли, инспекция дефектов литья, обнаружение внутренних дефектов при производстве оборудования и оценка чистоты трубопроводов,мы предоставляем комплексные решения от сбора данных и распознавания ИИ до создания отчетов.

Интеграция: полная интеллектуальная инспекция в замкнутом цикле

Сегментация дефектов ИИ может быть легко связана с автоматизированными системами исполнения.

Процесс включает в себя автоматическую проверку, автоматическое суждение, автоматическое срабатывание сигналов тревоги и автоматическое создание отчетов.позволяет ИИ стать реальной частью промышленного производства и контроля качества.

Посмотрите на будущее промышленной инспекции, основанной на передовой технологии ИИ

AIXUNFEI помогает промышленным клиентам перейти от простого обнаружения дефектов к пониманию дефектов на уровне пикселей, от ручного суждения к автоматическому количественному определению,и от изолированных инструментов контроля до интеллектуальных систем контроля качества.

Думай глубоко, смотри иначе.