Trong kiểm tra khiếm khuyết công nghiệp, các phương pháp phát hiện vật thể truyền thống đã được sử dụng rộng rãi trong một thời gian dài.Có lỗi ở đây không?
Nhưng khi một vết nứt nhỏ xuất hiện trên lưỡi máy bay, chỉ cần biết rằng có lỗi là không đủ.
Rạn nứt kéo dài đến đâu?
Hình dạng của nó có thường xuyên hay không thường xuyên?
Khu vực thực tế của nó là bao nhiêu?
Nó đã đạt đến một vùng chức năng quan trọng chưa?
Nó vẫn nằm trong phạm vi cho phép?
Khám phá đối tượng truyền thống không thể trả lời chính xác những câu hỏi này.AI khuyết tật phân đoạnđang thay đổi tương lai của kiểm tra chất lượng công nghiệp.
Sự hạn chế của việc phát hiện vật thể: Biết rằng có một khiếm khuyết, nhưng không hiểu nó
Các mô hình phát hiện đối tượng xác định vị trí lỗi bằng cách vẽ các hộp ranh giới hình chữ nhật xung quanh các khu vực đáng ngờ trong hình ảnh.
Tuy nhiên, một hộp hình chữ nhật chắc chắn bao gồm một lượng lớn diện tích nền bình thường. Nó không thể đại diện chính xác cho hình dạng, ranh giới hoặc kích thước thực sự của khiếm khuyết.
Mô hình có thể biết rằng "một cái gì đó sai ở đây", nhưng nó không thể giải thích rõ ràng độ dài của một vết nứt, độ lớn của một hố, hoặc liệu khiếm khuyết đã đạt đến một khu vực chức năng.
Quan trọng hơn, ngưỡng độ tin cậy thường được áp dụng như một quy tắc phù hợp với tất cả. Hệ thống không thể phân biệt hiệu quả giữa một lỗi bề mặt nhỏ và một vết nứt cấu trúc sâu hơn.Kết quả là, bất kỳ khiếm khuyết nào vượt quá ngưỡng có thể được coi là không đủ điều kiện, bất kể mức độ nghiêm trọng thực tế của nó.
Đây là trần của phát hiện đối tượng truyền thống: nó có thể tìm thấy lỗi, nhưng nó không thể thực sự hiểu chúng.
Phân loại lỗi AI: Hiểu mức độ pixel
AI phân đoạn lỗi hoạt động theo một cách hoàn toàn khác.nó gán một nhãn lớp cho mỗi pixel trong hình ảnh và đầu ra một mặt nạ chính xác mà theo ranh giới thực sự của lỗi.
Đây là sự hiểu biết sai lầm thực sự.
1. Định dạng khiếm khuyết rõ ràng để phân tích nguyên nhân gốc.
Một mô hình phân khúc có thể mô tả chính xác đường viền, hình dạng và sự phân bố không gian của một khiếm khuyết.kết quả phân đoạn có thể trung thực khôi phục hình học thực sự của lỗi.
Rạn nứt dài và hẹp?
Hư hại đang lan rộng theo một mô hình tròn?
Các cạnh đều đặn hay không đều đặn?
Vô hiệu đang phát triển theo hướng nào?
Những đặc điểm hình thái này không chỉ là dữ liệu mà còn cung cấp những manh mối quan trọng cho các kỹ sư để phân tích nguyên nhân gốc rễ của một khiếm khuyết.
Ví dụ:
Các vết nứt dài và hướng có thể liên quan đến căng thẳng gia công.
Các hố bỏng bất thường có thể cho thấy quá nóng hoặc mệt mỏi vật liệu.
Mất vật liệu sắc nhọn có thể gây ra bởi tác động của vật thể lạ.
Mô tả hình thái chính xác là bước đầu tiên trong phân tích nguyên nhân gốc.
2- Đánh giá chính xác khiếm khuyết: Từ phán đoán chất lượng đến phân tích định lượng
Mặt nạ được tạo ra bởi mô hình phân đoạn có thể được sử dụng để tính diện tích pixel của một khiếm khuyết.hệ thống có thể tiếp tục nhận được các phép đo vật lý chính xác, bao gồm chiều dài, chiều rộng, diện tích, chu vi và tỷ lệ diện tích.
Điều này đánh dấu một sự thay đổi lớn trong kiểm tra khiếm khuyết: từ việc chỉ đơn giản đánh giá xem có lỗi hay không để đo lường và định lượng chính xác nó.
Quan trọng hơn, thông tin kích thước chính xác dựa trên kết quả phân đoạn cho phép thiết lập các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau cho các loại lỗi khác nhau.
Đánh giá khiếm khuyết theo cấp trong cùng một mô hình là điều mà phát hiện đối tượng truyền thống không thể đạt được.
Theo dõi lỗi lâu dài cũng trở nên có thể. Bằng cách kiểm tra cùng một vị trí của cùng một thiết bị nhiều lần, dữ liệu kích thước có thể tạo thành một chuỗi thời gian,cho thấy rõ tốc độ tăng trưởng và xu hướng phát triển của lỗiĐiều này cung cấp hỗ trợ khoa học cho bảo trì dự đoán.
3. Thực thi tự động: Nhanh, đáng tin cậy và vượt quá giới hạn thị giác của con người
Khi phân khúc lỗi AI được tích hợp sâu với các hệ thống thực thi tự động, toàn bộ quy trình kiểm tra có thể tạo thành một vòng lặp kín thông minh.
Hệ thống có thể tự động xuất báo cáo kiểm tra có cấu trúc, bao gồm loại lỗi, kích thước, vị trí và khuyến nghị bảo trì.
Nó có thể kích hoạt báo động ngưỡng tự động khi kích thước lỗi đạt giới hạn đã đặt trước, mà không cần can thiệp bằng tay.
Với chip xử lý mạng thần kinh hiệu suất cao, nhận dạng có thể đạt tốc độ khung hình thời gian thực, đáp ứng nhu cầu kiểm tra dây chuyền sản xuất trực tuyến.
Các mô hình AI cũng có thể bắt được các khiếm khuyết nhỏ và các tính năng tinh tế mà mắt con người khó nhận ra.và khả năng lặp lại đáng tin cậy hơnTrong nhiều kịch bản công nghiệp thực tế, nhận dạng khiếm khuyết AI có thể duy trì mức độ chính xác cao và ổn định.
Đây là hiệu quả và độ tin cậy mà kiểm tra chất lượng công nghiệp hiện đại đòi hỏi.
AIXUNFEI: Giải pháp phân khúc lỗi AI tích hợp cho tự động hóa công nghiệp
Công ty Công nghệ AIXUNFEI của Bắc Kinh cam kết chuyển đổi công nghệ kiểm tra thị giác AI tiên tiến thành năng suất thực tế cho các ứng dụng công nghiệp.
Chúng tôi cung cấp các giải pháp phân khúc lỗi AI và tích hợp tự động hóa, bao gồm phần cứng, phần mềm, dữ liệu, thuật toán, chú thích, đào tạo mô hình và triển khai.
Ma trận sản phẩm phần cứng: Thu thập dữ liệu đa cảm biến để kiểm tra chính xác
AIXUNFEI cung cấp một danh mục phần cứng kiểm tra thị giác công nghiệp hoàn chỉnh, cung cấp thu thập dữ liệu chất lượng cao cho phân đoạn và nhận dạng AI.
ApexScope X3là một hệ thống video boroscope công nghiệp đo lường 3D độ nét cao. Nó tích hợp một mô-đun đo mây điểm 3D độ chính xác cao và hỗ trợ nhiều chế độ đo lường.Với độ chính xác chỉ thị ở mức micron, nó cung cấp dữ liệu hình ảnh bề mặt độ phân giải cao và độ trung thực cao cho các mô hình phân đoạn.
Phasight X Serieslà một dòng sản phẩm máy quét 3D chính xác cao. Nó có thể nhanh chóng thu thập dữ liệu đám mây điểm mật độ cao và mô hình bề mặt 3D của các đối tượng được kiểm tra. Nó phù hợp với kỹ thuật ngược,kiểm tra kích thước, phân tích hình thái học và các ứng dụng khác, cung cấp hỗ trợ dữ liệu không gian 3D cho phân đoạn khiếm khuyết AI.
ApexScope P Serieslà một loạt máy ảnh kiểm tra ống thông minh công nghiệp kết hợp khả năng di chuyển với khả năng kiểm tra mạnh mẽ. Nó phù hợp với việc triển khai nhanh chóng và nhiệm vụ kiểm tra đa kịch bản.
ApexScope Bot Serieslà một loạt robot kiểm tra ống mô-đun được thiết kế để kiểm tra nội bộ và thu thập dữ liệu hình ảnh trong đường ống đường dài, môi trường nhiệt độ cao, khu vực nguy hiểm,và các điều kiện làm việc cực đoan khác.
Ngoài ra, chúng tôi cũng cung cấp thiết bị thu thập hình ảnh đa phương thức, bao gồm máy quét 3D và các thiết bị kiểm tra khác,giúp khách hàng xây dựng khả năng thu thập dữ liệu hoàn chỉnh trên hình ảnh ánh sáng nhìn thấy, mây điểm 3D, dữ liệu đa quang phổ, và nhiều hơn nữa.
Phần mềm và thuật toán: DeepData + Deep Reason IND
DeepDatalà một nền tảng quản lý tài sản dữ liệu AI hỗ trợ lưu trữ cấu trúc dữ liệu kiểm tra, quản lý chú thích, xây dựng tập dữ liệu đào tạo và quản lý phiên bản mô hình.Nó cho phép một vòng lặp hoàn toàn từ dữ liệu đến mô hình.
Lý do sâu INDlà một công cụ suy luận AI công nghiệp được tối ưu hóa cho các kịch bản kiểm tra công nghiệp. Nó hỗ trợ triển khai thời gian thực của các mô hình phân đoạn, nhận dạng lỗi tự động,và đo kích thước tự động, cung cấp thông lượng cao, độ trễ thấp và sự ổn định cấp công nghiệp.
Deep Reason IND hỗ trợ nhận dạng phân khúc cho các loại khiếm khuyết phổ biến như vết nứt, mất lớp phủ, vết đục, hố, mất vật liệu, bỏng và rách.Người dùng cũng có thể thêm các mô hình nhận dạng mới theo kịch bản ứng dụng cụ thể của họ.
Từ chú thích đến triển khai: Khả năng phân phối đầy đủ
AIXUNFEI cung cấp dịch vụ chú thích phân đoạn chuyên nghiệp để đảm bảo ranh giới lỗi chính xác và các tiêu chuẩn dữ liệu nhất quán.
Chúng tôi cũng có thể xây dựng các nền tảng đào tạo tự động và cơ sở dữ liệu kiểm tra cho khách hàng. Sau một khoảng thời gian tích lũy dữ liệu nhất định, người dùng có thể độc lập tiến hành đào tạo mô hình tiếp theo,liên tục cải thiện độ chính xác mô hình.
Điều này tạo ra một chu kỳ tích cực: hệ thống thu thập nhiều dữ liệu hơn, kiểm tra càng chính xác hơn.
Ứng dụng: Bao gồm các lĩnh vực công nghiệp quan trọng
Các giải pháp phân đoạn lỗi AI của AIXUNFEI được áp dụng rộng rãi cho sản xuất thiết bị, hàng không vũ trụ, hóa dầu, năng lượng và điện, sản xuất ô tô, đóng tàu, kỹ thuật ngoài khơi,và các ngành quan trọng khác.
Đối với các ứng dụng điển hình như kiểm tra thành phần cấu trúc hàng không vũ trụ, kiểm tra khiếm khuyết đúc, phát hiện khiếm khuyết bên trong trong sản xuất thiết bị và đánh giá độ sạch của đường ống,chúng tôi cung cấp các giải pháp toàn diện từ thu thập dữ liệu và nhận dạng AI đến tạo báo cáo.
Tích hợp: Một kiểm tra thông minh hoàn chỉnh vòng kín
Phân đoạn lỗi AI có thể được kết nối liền mạch với các hệ thống thực thi tự động.
Quá trình bao gồm kiểm tra tự động, phán đoán tự động, kích hoạt báo động tự động và tạo báo cáo tự động.cho phép AI trở thành một phần thực sự của sản xuất công nghiệp và kiểm soát chất lượng.
Xem tương lai của kiểm tra công nghiệp, được hỗ trợ bởi công nghệ AI tiên tiến
AIXUNFEI đang giúp khách hàng công nghiệp chuyển từ phát hiện lỗi đơn giản đến hiểu lỗi ở cấp độ pixel, từ đánh giá bằng tay đến định lượng tự động,và từ các công cụ kiểm tra biệt lập đến các hệ thống kiểm soát chất lượng thông minh.
Hãy suy nghĩ sâu sắc, nhìn khác nhau.
