Hé! Szállító vagyok a röntgen NDT (nem pusztító tesztelés) tesztelési mezőben, és ma szeretnék beszélgetni arról, hogyan lehet a mesterséges intelligencia (AI) algoritmusokat használni a röntgen NDT-tesztek elemzéséhez. Ez egy nagyon hűvös és fejlődő terület, amely megváltoztatja a játékot iparunkban.
Először is, értjük, miért van szükségünk AI-re a röntgen NDT teszteléshez. A röntgenképek szuper komplexek lehetnek, mindenféle részletességgel töltve, amelyek az emberi szem számára nehézek. Lehet, hogy vannak apró repedések, rejtett hibák vagy szabálytalanságok, amelyek nagy problémákat okozhatnak a vonalon. Az AI algoritmusok ezeket a képeket gyorsabban és pontosabban tudják feldolgozni, mint mi. Megfigyelhetik a mintákat és rendellenességeket, amelyek hiányozhatnak, ami elengedhetetlen a tesztelt termékek minőségének és biztonságának biztosításához.
Az egyik leggyakoribb AI algoritmus ezen a területen a konvolúciós neurális hálózat (CNN). A CNN -eket úgy tervezték, hogy elemezzék a vizuális adatok, például a képek. Úgy működnek, hogy a képet kisebb részekre bontják, majd megtanulják az egyes részek tulajdonságait. Például egy félvezető chip röntgenképén a CNN megtanulhatja felismerni a chip normál szerkezetét, például az áramkörök elrendezését és az alkatrészek alakját. Ezután, amikor egy új képet elemez, akkor gyorsan azonosíthatja a normál szerkezettől való eltéréseket, amelyek hibát jelezhetnek.
A CNN kiképzéséhez a röntgen NDT képanalízishez nagy jelölt képek adatkészletére van szükségünk. Ezeket a képeket a hibák helyszíneivel és típusai jelölik, ha vannak ilyenek. A CNN ezt az adatkészletet használja, hogy megtanulja, hogy néz ki a normál és hibás struktúrák. Belső paramétereit a címkézett képekből származó visszajelzés alapján állítja be. Ezt a folyamatot edzésnek hívják, és az adatkészlet méretétől és összetettségétől függően egy ideig eltarthat.
Miután a CNN kiképzett, felhasználhatjuk az új röntgenképek elemzésére. Az algoritmus a képet normálnak vagy hibásnak minősíti, és részletesebb információkat is szolgáltathat a hibáról, például annak méretéről, helyéről és típusáról. Ez az információ valóban értékes számunkra, mint röntgen NDT tesztelő beszállítók, mivel segít pontos döntések meghozatalában a tesztelt termékek minőségéről.
Egy másik AI technika, amely hasznos a röntgen NDT képanalízishez, a gépi tanulási klaszterezés. A klaszterezési algoritmusok hasonló képeket csoportosítanak a funkcióik alapján. A röntgen NDT-vel összefüggésben ez segíthet abban, hogy azonosítsuk a különféle típusú hibákat. Például azt tapasztalhatjuk, hogy a félvezető chipben bizonyos típusú repedések hasonló vizuális jellemzőkkel rendelkeznek. A röntgenképek csoportosításával összeállíthatjuk ezeket a hasonló repedéseket, és jobban megérthetjük mintáikat. Ez célzottabb tesztelési és ellenőrzési módszerekhez vezethet.
Amikor az AI algoritmusok végrehajtása a röntgen NDT képelemzéshez, van néhány kihívás, amelyeket meg kell küzdenünk. Az egyik legnagyobb kihívás a röntgenképek minősége. A rossz minőségű képek megnehezíthetik az AI algoritmusok számára az adatok pontos elemzését. Gondoskodnunk kell arról, hogy a röntgengépek megfelelően kalibrálódjanak, és hogy a képek tiszta és jól meghatározódjanak. Egy másik kihívás az AI eredmények értelmezhetősége. Időnként az algoritmusok olyan eredményeket hozhatnak, amelyeket nehéz megérteni. Fejlesztenünk kell azokat a módszereket, hogy ezeket az eredményeket olyan értelmes információkká alakítsuk, amelyeket ügyfeleink használhatnak.
Most beszéljünk az AI néhány alkalmazásáról a röntgen NDT tesztelés során. Az egyik fő alkalmazás aA félvezető chipek meghibásodási elemzése- A félvezető chipeket az elektronikus eszközök széles skáláján használják, és ezeknek a chipeknek a hibái eszközhibát okozhatnak. Az AI használatával a félvezető chipek röntgenképeinek elemzésére gyorsan azonosíthatjuk a hibákat és megteszünk megfelelő intézkedéseket, például a hibás chipek cseréjét vagy a gyártási folyamat beállítását.
Egy másik alkalmazás vanLED -hibaelemzés- A LED -ek egyre népszerűbbé válnak a világítási alkalmazásokban, de különféle okokból, például a túlmelegedés vagy a gyártási hibák miatt is kudarcot vallhatnak. Az AI algoritmusok elemezhetik a LED-ek röntgenképeit olyan belső hibák észlelése érdekében, amelyek esetleg nem láthatók kívülről. Ez elősegítheti a LED -termékek minőségének és megbízhatóságának javítását.
Az AI -t is használjukDigitális (3C) termékvizsgálat- A digitális termékek, mint például az okostelefonok és a laptopok, összetettek és sok összetevőt tartalmaznak. A röntgen NDT-tesztelés az AI-vel segíthet abban, hogy ezek az összetevők megfelelően működjenek, és hogy nincsenek rejtett hibák. Ez jobb minőségű termékekhez és boldogabb ügyfelekhez vezethet.
Összegezve, az AI algoritmusok használata a röntgen NDT tesztelési képek elemzésére hatékony eszköz számunkra, mint röntgen NDT tesztelési beszállítók. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy pontosabb és hatékonyabb tesztelési szolgáltatásokat nyújtsunk, ami mindannyian, mind ügyfeleink számára előnyös. Ha a röntgen NDT tesztelési szolgáltatások piacán van, és ki akarja használni a legújabb AI technológiát, ne habozzon kapcsolatba lépni velünk. Mindig örülünk, hogy beszélgetünk, és megvitatjuk, hogyan tudjuk kielégíteni a tesztelési igényeit.
Referenciák
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., és Courville, A. (2016). Mély tanulás. MIT Press.
- Bishop, CM (2006). A mintázatfelismerés és a gépi tanulás. Springer.