
Segmentacija ZADD
Pregled napak na podlagi umetne inteligence za računalniško tomografijoAplikacija ZADD Segmentation zanesljivo in hitro odkriva majhne in nejasne napake v komponentah – tudi na slikah slabe kakovosti. V ta namen se programska oprema, ki temelji na strojnem učenju, zanaša na umetno inteligenco. Napake in nepravilnosti se odkrivajo, segmentirajo in ocenjujejo z uporabo umetne inteligence za pregled podatkov CT. ZADD tako podpira vaše rentgenske aplikacije pri razvoju komponent, optimizaciji procesov in analizi napak. ZADD je kratica za ZEISS Automated Defect Detection (avtomatizirano odkrivanje napak ZEISS) in je izbirna aplikacija za našo standardno programsko opremo za CT-storitev ZEISS INSPECT X-Ray.
ZEISS Automated Defect Detection
Programska oprema na podlagi umetne inteligence za vaša področja uporabe
Zanesljivo odkrivanje napak v komponentah
Med zapletenim proizvodnim procesom komponent lahko nastanejo različne napake. Predvsem v notranjosti te niso vidne s prostim očesom in lahko močno vplivajo na stabilnost in funkcionalnost komponente. Umetna inteligenca v kombinaciji z industrijsko računalniško tomografijo omogoča, da so ta skrita problematična območja vidna že v zgodnji fazi. Programska oprema ZEISS za samodejno odkrivanje napak je specializirana za hitro in zanesljivo odkrivanje različnih napak, tudi na slikah slabe kakovosti s številnimi artefakti.

Prepoznavanje in razvrščanje neustreznih delov v zgodnji fazi
Da bi lahko v zgodnji fazi izločili okvarjene komponente v vrednostni verigi, je treba 3D podatke zanesljivo in hitro ovrednotiti. ZADD omogoča enostavno prepoznavanje komponent s kritičnimi napakami, ki jih je mogoče natančno razvrstiti ali, če je mogoče, predelati. Po drugi strani pa kakovostno ustrezni deli neovirano nadaljujejo postopek obdelave. Rezultat: nižja stopnja zavrnitve in visoka kakovost komponent. Na ta način lahko z umetno inteligenco v računalniški tomografiji dosežete stalno povečevanje učinkovitosti in največjo zanesljivost procesa.
Kako deluje ZADD Segmentation
Ustrezen ali neustrezen del? ZEISS Automated Defect Detection (ZADD) vas podpira pri tej odločitvi z umetno inteligenco. Izpopolnite postopek ocenjevanja z aplikacijo ZADD Segmentation za storitev ZEISS INSPECT X-Ray. Oglejte si ta videoposnetek in spoznajte, kako deluje.Predhodno naučeni modeli za posebne aplikacije
Pri uporabi aplikacije ZADD Segmentation v programski opremi ZEISS INSPECT X-Ray lahko izkoristite naše predhodno naučene modele strojnega učenja. Uporabite eno od treh razpoložljivih možnosti za ulitke iz litin, pregledovanje sponk ali elektroniko.
Litina
Pregled skritih napak v ulitkih iz litin, podprt z umetno inteligenco

Sponke
Avtomatizirana analiza sponk za aplikacije v električnih pogonih

Elektronika
Enostavna analiza spajkanih spojev v elektroniki
Umetna inteligenca v računalniški tomografiji (CT)
-
Umetna inteligenca je vseprisotna. Avtonomna vožnja je le eden od številnih primerov uporabe umetne inteligence. Umetna inteligenca je tudi tema v industriji in s tem v računalniški tomografiji ter postaja vse pomembnejša. Omogoča namreč še bolj zanesljivo, natančno in hitro izvajanje analiz napak. V industriji se napaka pogosto nahaja znotraj komponente. Postopek optičnega pregleda za nadzor kakovosti potem ne zadostuje več, saj z njim ni mogoče zaznati nobenih znakov notranjih napak. Rentgensko pregledovanje omogoča natančen pogled v notranjost komponente, s tem pa zgodnje odkrivanje napak. Z uporabo umetne inteligence pri pregledu z računalniško tomografijo se izvede delno avtomatizirana analiza napak.
Razlaga izrazov:
V povezavi z umetno inteligenco in računalniško tomografijo se pogosto uporabljata izraza odkrivanje napak z umetno inteligenco ali odkrivanje anomalij z umetno inteligenco. AI je kratica za umetno inteligenco, odkrivanje napak ali odkrivanje anomalij pa pomeni odkrivanje napak ali odkrivanje anomalij. Ob uporabi skupaj z "NDT" je jasno, da umetna inteligenca deluje neporušitveno, saj NDT pomeni neporušitveno preskušanje.
-
Umetna inteligenca je trend na področju avtomatizacije. Procesne zahteve postajajo vse strožje, zato morata vrednotenje slik in analiza napak potekati hitro in zanesljivo tudi v zahtevnih merilnih okoljih. To še posebej velja za komponente, ki so pomembne za varnost, npr. v avtomobilski ali letalski in vesoljski industriji. Da bi povečali kakovost s hitrejšim izvajanjem analiz napak in hkrati zagotovili visoko zanesljivost procesa, se umetna inteligenca uporablja za branje slik računalniške tomografije. Odkrivanje napak z umetno inteligenco odpravlja potrebo po ročnem nastavljanju parametrov in tako preprečuje subjektivne odločitve pri odkrivanju napak.
Avtomatizirano odkrivanje napak ZEISS je še posebej uporabno, kadar na podatke o obsegu vplivajo preveč gosti materiali ali kratki časi skeniranja. Artefakti in šum na slikah običajno povzročajo napačne zaznave, vendar ti učinki na programsko opremo ne vplivajo.
Te industrije lahko izkoristijo prednosti umetne inteligence z avtomatiziranim odkrivanjem napak ZEISS
Stopite v stik z nami za osebno predstavitev
Spremljali vas bomo od samega začetka, tako pri izbiri pravega modela strojnega učenja kot pri razvoju posebej usposobljene rešitve. Podpiramo vas pri delovanju, optimizaciji in ocenjevanju učinkovitosti sistema ter v številnih primerih rešujemo vaše individualne naloge pregleda.