Endüstriyel arıza denetiminde, geleneksel nesne tespit yöntemleri uzun süredir yaygın olarak kullanılmaktadır.Burada bir kusur mu var?

Fakat bir uçak bıçağında küçük bir çatlak ortaya çıktığında, sadece bir kusurun var olduğunu bilmek yeterli değildir.

Çatlak nereye uzanıyor?
Şekli düzenli mi düzensiz mi?
Gerçek alanı nedir?
Kritik fonksiyonel bölgeye ulaştı mı?
Hala izin verilen toleransın içinde mi?

Geleneksel nesne tespiti bu soruları tam olarak yanıtlayamaz.AI kusur segmentasyonuendüstriyel kalite denetiminin geleceğini değiştiriyor.

Nesne tespitinin sınırı: “Bir kusur olduğunu bilmek,” ama anlamamak

Nesne algılama modelleri, bir görüntüdeki şüpheli alanların etrafında dikdörtgen sınırlama kutuları çizerek kusurları tespit eder.

Bununla birlikte, dikdörtgen bir kutu kaçınılmaz olarak normal arka plan alanının büyük bir kısmını içerir.

Model burada bir şeyin yanlış olduğunu bilebilir, ancak bir çatlakın ne kadar uzun olduğunu, bir çukurun ne kadar büyük olduğunu veya kusurun işlevsel bir alana ulaşıp ulaşmadığını açıkça açıklayamaz.

Daha da önemlisi, güvenilirlik eşiği genellikle tek boyutlu bir kural olarak uygulanır.Sonuç olarak, bu eşiği aşan herhangi bir kusur, gerçek ciddiyetine bakılmaksızın yetersiz olarak değerlendirilebilir.

Bu, geleneksel nesne tespitinin tavanıdır: kusurları bulabilir, ama onları gerçekten anlayamaz.

Yapay zekâ hatası segmentasyonu: Piksel düzeyinde anlayış

Yapay zekâ hatası segmentasyonu tamamen farklı bir şekilde çalışır.Resimdeki her piksele bir sınıf etiketi atar ve kusurun gerçek sınırını takip eden doğru bir maske çıkarır.

Bu gerçek bir kusur anlayışı.

1Kök nedeni analizi için açık bir kusur morfolojisi.

Bir segmentasyon modeli, bir kusurun konturunu, şeklini ve uzaysal dağılımını doğru bir şekilde tanımlayabilir.Bölünme sonucu kusurun gerçek geometrisini sadakatle geri getirebilir.

Çatlak uzun ve dar mı?
Zarar dairesel bir şekilde yayılıyor mu?
Kenarları düzenli mi düzensiz mi?
Kusur hangi yönde gelişiyor?

Bu morfolojik özellikler verilerden daha fazlasını içerir.

Örneğin:

Uzun ve yönlü çatlaklar, işlenme stresine bağlı olabilir.

Düzensiz yanık çukurları yerel aşırı ısınmayı veya malzeme yorgunluğunu gösterebilir.

Keskin kenarlı malzeme kaybı yabancı nesnenin çarpması nedeniyle olabilir.

Düzgün morfoloji açıklaması, kök neden analizinin ilk adımıdır.

2Kesin Defektör Ölçümü: Niteliksel Yargıdan Niteliksel Analize

Bir segmentasyon modeli tarafından oluşturulan maske, bir kusurun piksel alanını hesaplamak için kullanılabilir.Sistem daha da doğru fiziksel ölçümler alabilir, uzunluk, genişlik, alan, çevre ve boy oranı dahil.

Bu, kusur kontrolünde büyük bir değişim gösterir: sadece bir kusurun var olup olmadığını yargılamaktan, doğru bir şekilde ölçmeye ve ölçmeye geçiyor.

Daha da önemlisi, segmentasyon sonuçlarına dayalı kesin boyut bilgileri, farklı kusur türleri için farklı yargı standartları belirlemeyi mümkün kılar.

Aynı modelde derecelendirilmiş kusur değerlendirmesi, geleneksel nesne tespiti ile elde edilemeyen bir şeydir.

Aynı ekipmanın aynı konumunu birden fazla kez denetlemekle, boyut verileri bir zaman dizisi oluşturabilir.Kusurun büyüme hızını ve gelişme eğilimini açıkça gösterenBu, öngörüsel bakım için bilimsel destek sağlar.

3Otomatik İcra: Hızlı, Güvenilir ve İnsan Görme Sınırlarının Ötesinde

Yapay zekâ hatası segmentasyonu otomatik yürütme sistemleriyle derinlemesine entegre edildiğinde, tüm denetim süreci akıllı bir kapalı döngü oluşturabilir.

Sistem, arıza türü, boyutu, yeri ve bakım önerileri de dahil olmak üzere yapılandırılmış denetim raporlarını otomatik olarak dışa aktarabilir.

Önceden belirlenmiş boyutlara ulaştığında, manuel müdahale olmadan otomatik eşik alarmlarını tetikleyebilir.

Yüksek performanslı nöral ağ işleme yongaları ile tanıma gerçek zamanlı kare hızlarına ulaşabilir ve çevrimiçi üretim hattı denetimi ihtiyaçlarını karşılayabilir.

Yapay zeka modelleri ayrıca insan gözünün tanımlaması zor olan küçük kusurları ve ince özellikleri de yakalayabilir.ve daha güvenilir tekrarlanabilirlikBirçok pratik endüstriyel senaryoda, yapay zeka kusur tanıma yüksek ve istikrarlı bir doğruluk seviyesini koruyabilir.

Bu, modern endüstriyel kalite denetiminin gerektirdiği verimlilik ve güvenilirliktir.

AIXUNFEI: Endüstriyel Otomasyon için Entegre AI Defect Segmentation Çözümleri

Beijing AIXUNFEI Technology Co., Ltd. gelişmiş AI görsel denetim teknolojisini endüstriyel uygulamalar için pratik üretkenliğe dönüştürmeye kararlıdır.

Donanım, yazılım, veri, algoritmalar, açıklama, model eğitimi ve dağıtım kapsamında tek duruma dayalı yapay zeka hatası segmentasyonu ve otomasyon entegrasyon çözümleri sunuyoruz.

Donanım Ürünü Matrisi: Çoklu Sensörlü Veri Alımı, Kesin Denetim

AIXUNFEI, AI segmentasyonu ve tanıma için yüksek kaliteli veri edinimi sağlayan tam bir endüstriyel görsel denetim donanımı portföyü sunar.

ApexScope X3Yüksek çözünürlüklü bir endüstriyel 3 boyutlu ölçüm video boroskop sistemidir. Yüksek hassasiyetli bir 3 boyutlu nokta bulutu ölçüm modülünü entegre eder ve birden fazla ölçüm modunu destekler.Mikron seviyesinde gösterim doğruluğu ile, segmentasyon modelleri için yüksek çözünürlüklü ve yüksek sadakatli yüzey görüntü verileri sağlar.

Phasight X Serisiyüksek hassasiyetli bir 3 boyutlu tarayıcı ürün hattıdır. Yüksek yoğunluklu nokta bulutu verilerini ve denetlenen nesnelerin 3 boyutlu yüzey modellerini hızlıca yakalayabilir. Ters mühendislik için uygundur,boyut kontrolü, morfoloji analizi ve diğer uygulamalar, AI kusur segmentasyonu için 3 boyutlu mekansal veri desteği sağlar.

ApexScope P Serisiendüstriyel akıllı boru denetim kamerası serisi, taşınabilirliği güçlü denetim yeteneği ile birleştirir. Hızlı saha dağıtımı ve çoklu senaryo denetim görevleri için uygundur.

ApexScope Bot SerisiUzun mesafeli boru hatlarında, yüksek sıcaklık ortamlarında, tehlikeli alanlarda iç inceleme ve görüntü verileri elde etmek için tasarlanmış modüler boru denetim robotu serisidir.ve diğer aşırı çalışma koşulları.

Buna ek olarak, 3 boyutlu tarayıcılar ve diğer denetim cihazları da dahil olmak üzere multimodal görsel edinim ekipmanları sağlıyoruz.Müşterilere görünür ışık görüntüleme üzerinden tam veri edinme yetenekleri oluşturmalarına yardımcı olmak, 3 boyutlu nokta bulutları, çoklu spektrumlu veriler ve daha fazlası.

Yazılım ve Algoritmalar: DeepData + Deep Reason IND

DeepDatadenetim verilerinin yapılandırılmış depolanmasını, açıklama yönetimini, eğitim veri kümesi yapımını ve model sürüm yönetimini destekleyen bir yapay zeka veri varlık yönetimi platformudur.Verilerden modele tam bir kapalı döngü sağlar..

Derin neden INDendüstriyel denetim senaryoları için optimize edilmiş endüstriyel bir yapay zeka çıkarım motorudur.ve otomatik boyut ölçümü, yüksek verimlilik, düşük gecikme ve endüstriyel düzeyde istikrar sağlar.

Deep Reason IND, çatlaklar, kaplama kaybı, çentikler, çukurlar, malzeme kaybı, yanıklar ve yırtıklar gibi yaygın kusur türleri için segmentasyon tanınmasını destekler.Kullanıcılar ayrıca kendi özel uygulama senaryolarına göre yeni tanıma modelleri ekleyebilirler..

Açıklamadan dağıtmaya: Tam Yükleme Yeteneği

AIXUNFEI, doğru kusur sınırlarını ve tutarlı veri standartlarını sağlamak için profesyonel segmentasyon açıklama hizmetleri sunar.

Ayrıca müşteriler için otomatik eğitim platformları ve denetim veritabanları oluşturabiliriz.model doğruluğunu sürekli geliştirmek.

Bu, olumlu bir döngü yaratır: Sistem ne kadar çok veri toplarsa, denetim o kadar doğru olur.

Uygulamalar: Kritik Endüstriyel Alanları Kapsar

AIXUNFEI'nin AI kusur segmentasyon çözümleri ekipman üretimi, havacılık, petrokimya, enerji ve güç, otomotiv üretimi, gemi yapımı, deniz mühendisliği,ve diğer kritik endüstriler.

Aerospace yapısal bileşen denetimi, döküm hatası denetimi, ekipman üretiminde iç hatayı tespit etme ve boru hattı temizliği değerlendirmesi gibi tipik uygulamalar için,Verilerin elde edilmesinden ve yapay zeka tanınmasından rapor üretimine kadar uçtan uca çözümler sunuyoruz..

Entegrasyon: Tam Bir Akıllı Denetim Kapalı Döngü

Yapay zekâ hatası segmentasyonu, otomatik yürütme sistemleriyle sorunsuz bir şekilde bağlanabilir.

Süreç otomatik inceleme, otomatik yargılama, otomatik alarm tetikleme ve otomatik rapor oluşturmayı içerir.Yapay zekâ'nın endüstriyel üretim ve kalite kontrolünün gerçek bir parçası olmasına izin vermek.

Gelişmiş AI Teknolojisiyle Güçlendirilmiş Endüstriyel Denetimin Geleceğini Görün

AIXUNFEI, endüstriyel müşterilerin basit hata tespitinden piksel düzeyinde hata anlayışına, manuel yargıdan otomatik ölçüme geçmesine yardımcı oluyor.ve izole denetim araçlarından akıllı kalite kontrol sistemlerine.

Derin düşün, farklı düşün.