Hej där! Jag är en leverantör inom röntgen NDT (icke-destruktiv testning) testfält, och idag vill jag chatta om hur man använder Artificial Intelligence (AI) -algoritmer för att analysera röntgen NDT-testbilder. Det är ett ganska coolt och utvecklande område som förändrar spelet i vår bransch.
Först och främst, låt oss förstå varför vi behöver AI för röntgen NDT-testning. Röntgenbilder kan vara superkomplex, fyllda med alla slags detaljer som är svåra för det mänskliga ögat att fånga. Det kan finnas små sprickor, dolda brister eller oegentligheter som kan orsaka stora problem längs linjen. AI -algoritmer kan bearbeta dessa bilder snabbare och mer exakt än vi kan. De kan upptäcka mönster och avvikelser som vi kan missa, vilket är avgörande för att säkerställa kvaliteten och säkerheten för de produkter vi testar.
En av de vanligaste AI -algoritmerna som används inom detta område är det konvolutionala neurala nätverket (CNN). CNN: er är utformade för att analysera visuella data, som bilder. De arbetar genom att dela upp bilden i mindre delar och sedan lära sig funktionerna i varje del. Till exempel, i en röntgenbild av ett halvledarchip, kan en CNN lära sig att känna igen chipets normala struktur, som kretsens layout och komponenternas form. Sedan, när den analyserar en ny bild, kan den snabbt identifiera eventuella avvikelser från den normala strukturen, vilket kan indikera en defekt.
För att träna en CNN för röntgen NDT-bildanalys behöver vi ett stort datasätt med märkta bilder. Dessa bilder är markerade med platser och typer av defekter, om några. CNN använder detta datasätt för att lära sig hur normala och defekta strukturer ser ut. Den justerar sina interna parametrar baserat på feedbacken den får från de märkta bilderna. Denna process kallas utbildning, och det kan ta ett tag, beroende på datasatsens storlek och komplexitet.
När CNN är utbildad kan vi använda den för att analysera nya röntgenbilder. Algoritmen kommer att klassificera bilden som antingen normal eller defekt och kan till och med ge mer detaljerad information om defekten, som dess storlek, plats och typ. Denna information är verkligen värdefull för oss som röntgen NDT-testleverantörer eftersom den hjälper oss att fatta exakta beslut om kvaliteten på de produkter vi testar.
En annan AI-teknik som är användbar för röntgen NDT-bildanalys är maskininlärningskluster. Klusteralgoritmer grupperar liknande bilder tillsammans baserat på deras funktioner. I samband med röntgen NDT kan detta hjälpa oss att identifiera olika typer av defekter. Vi kan till exempel upptäcka att vissa typer av sprickor i ett halvledarchip har liknande visuella egenskaper. Genom att klustera röntgenbilderna kan vi gruppera dessa liknande sprickor och bättre förstå deras mönster. Detta kan leda till mer riktade test- och inspektionsmetoder.
När det gäller att implementera AI-algoritmer för röntgen NDT-bildanalys finns det några utmaningar vi behöver för att övervinna. En av de största utmaningarna är kvaliteten på röntgenbilderna. Bilder av dålig kvalitet kan göra det svårt för AI-algoritmerna att exakt analysera data. Vi måste se till att röntgenmaskinerna är korrekt kalibrerade och att bilderna är tydliga och väl definierade. En annan utmaning är tolkbarheten i AI -resultaten. Ibland kan algoritmerna ge resultat som är svåra att förstå. Vi måste utveckla metoder för att översätta dessa resultat till meningsfull information som våra kunder kan använda.
Låt oss nu prata om några av applikationerna för AI i röntgen NDT-testning. En av de viktigaste applikationerna finns iMisslyckande analys av halvledarchips. Halvledarchips används i ett brett spektrum av elektroniska enheter, och varje defekt i dessa chips kan leda till enhetsfel. Genom att använda AI för att analysera röntgenbilder av halvledarchips kan vi snabbt identifiera defekter och vidta lämpliga åtgärder, som att ersätta de defekta chips eller justera tillverkningsprocessen.
En annan applikation är iLED -felanalys. Lysdioderna blir allt populära i belysningsapplikationer, men de kan också misslyckas på grund av olika skäl, till exempel överhettning eller tillverkningsfel. AI-algoritmer kan analysera röntgenbilder av lysdioder för att upptäcka alla interna defekter som kanske inte är synliga från utsidan. Detta kan hjälpa oss att förbättra kvaliteten och tillförlitligheten hos LED -produkter.
Vi använder också AI iDigital (3C) produkttestning. Digitala produkter, som smartphones och bärbara datorer, är komplexa och innehåller många komponenter. Röntgen NDT-testning med AI kan hjälpa oss att se till att alla dessa komponenter fungerar korrekt och att det inte finns några dolda defekter. Detta kan leda till bättre produkter av bättre kvalitet och lyckligare kunder.
Sammanfattningsvis är att använda AI-algoritmer för att analysera röntgen NDT-testbilder ett kraftfullt verktyg för oss som röntgen NDT-testleverantörer. Det gör att vi kan tillhandahålla mer exakta och effektiva testtjänster, vilket är fördelaktigt för både oss och våra kunder. Om du är på marknaden för röntgen NDT-testtjänster och vill dra nytta av den senaste AI-tekniken, tveka inte att nå ut till oss. Vi är alltid glada över att prata och diskutera hur vi kan tillgodose dina testbehov.
Referenser
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Djup lärande. MIT Press.
- Bishop, CM (2006). Mönsterigenkänning och maskininlärning. Springer.