ZADD
Изкуствен интелект в рентгеновата технология

ZADD Сегментиране

AI-базирана детекция на дефекти за компютърна томография

Приложението ZADD Сегментиране открива малки и неясни дефекти в компонентите надеждно и бързо дор по изображения с лошо качество За целта, софтуерът разчита на изкуствен интелект Дефекти и аномалии се откриват, сегментират и оценяват с използване на AI за КТ инспекция на данни ZADD поддържа вашите рентгенови приложения в разработката на компоненти, оптимизацията на процеси и анализа на неизправности. ZADD е акроним за ZEISS Автоматична Детекция на Дефекти и е опция за нашия стандартен софтуер за КТ инспекция ZEISS INSPECT X-Ray.​

Вашите ползи с ZADD сегментиране с един поглед

  • Спестено време с AI

    Спестено време с AI

    • Минимизира инспекционните дейности
    • Надеждно и бързо откриване на грешки
  • Солидни резултати и ясни отчети

    Солидни резултати и ясни отчети

    • Надеждни резултати, дори ако качеството на изображението не е перфектно
    • Подходящ за смесени и плътни материали.
  • Лесна оценка на дефекти

    Лесна оценка на дефекти

    • Индивидуална оптимизация на анализа на дефекти
    • Лесна оценка и разпознаване на бракувани детайли

ZEISS автоматична детекция на дефекти

AI софтуер за вашите области на приложение
Изображението показва компонент, който може да бъде инспектиран за дефекти с помощта на изкуствен интелект в КТ.

Открива дефекти в компоненти надеждно

Различни дефекти може да възникнат по време на сложни производствени процеси на компоненти Особено отвътре, те са невидими за невъоръжено око и може да имат съществено въздействие върху стабилността и функционалността на компонента. Изкуствен интелект в комбинация с индустриална компютърна томография прави тези скрити проблемни области видими на ранен етап. Софтуерът ZEISS автоматична детекция на дефекти е специализиран в откриването на различни дефекти, като дори на изображение с лошо качество с много артефакти, дефектите могат да бъдат открити бързо и надеждно.
Изображението показва извършване на инспекция на линията завършена само за 60 секунди с използване на AI в КТ.

Идентифицира и сортира брак на ранен етап

За да може да отделя дефектни компоненти във верига на стойност на ранен етап, 3D данните трябва да бъдат оценени надеждно и бързо. Благодарение на ZADD, компоненти с критични дефекти се разпознават лесно и могат акуратно да бъдат отделени или, ако е възможно, преработени. Добри детайли, от друга страна, минават през следваща машинна обработка безпрепятствено. Резултатът: по-нисък процент брак и високо качество на компонентите. По този начин може да постигнете стабилно повишение на ефективността и максимална надеждност на процесите с AI в КТ.

Как работи ZADD сегментиране

Добър детайл или лош детайл? ZEISS автоматична детекция на дефекти (ZADD) поддържа това решение с изкуствен интелект. Завършете вашата оценка с приложението ZADD сегментиране за ZEISS INSPECT X-Ray. Гледайте това видео за да видите как работи.
  • Обръщаме внимание, че нашият софтуер сега се нарича ZEISS INSPECT X-Ray.

Работен процес

  • Изображение на ZEISS VoluMax

    Събиране на данни

    • Използвайте нашето КТ портфолио за събиране на данни, напр. мощния ZEISS VoluMax 9 titan или високо прецизната серия ZEISS METROTOM за съвременна компютърно томографски измервания. 
    • Или импортирайте събраните данни от различна КТ система в ZEISS INSPECT X-Ray за оценка.
  • Илюстрация на сегментиране

    Сегментиране

    • Намирате дефектни области в събраните данни с използване на машинно обучение (ML) с ZADD сегментиране.
    • Особено подходящ за анализ на дефекти със суб-оптимални обемни данни (напр. поради шум, груба разделителна способност или артефакти)
    • Учите се от примери, не е необходима сложна настройка на параметри.
    • Използвате предварително обучени ML модели за да стартирате бързо.​
    • Създавате региони на интерес (ROI) за оптимизирани по време оценки
  • Оценка

    Оценка

    • Визуализирате вашите данни с мощни инструменти в 3D и 2D​
    • Определяте метриката за намерените дефекти, като диаметър, обем или сферичност
    • Създавате филтри за избор на дефекти със свойство над или под даден праг
    • Използвате сложни оценки като P202, P203, порьозност или разстояние до повърхността
  • Генериране на отчети и статистика

    Генериране на отчети и статистика

    • Оценка в илюстративни измервателни отчети
    • Лесен трансфер на измервателни отчети в PDF формат.
    • Архивиране на данни за дългосрочно проследяване на дефекти
    • Авангардни оценителни и статистически функции с ZEISS PiWeb Reporting Plus ​
    • Статистическият контрол на процеса дава възможност за разпознаване на корелации и оптимизации на процеса

Предварително обучени модели за специфични приложения

Когато използвате приложението ZADD сегментиране в ZEISS INSPECT X-Ray, може да се възползвате от нашите предварително обучени ML модели. Използвайте една от трите налични опции за отливки от сплави, инспекция на шпилки или електроника
Сплав

Сплав

AI-инспекция на скрити дефекти в отливки на сплави

Пинове

Пинове

Автоматизиран анализ на пинове за приложения в е-задвижването
Електроника

Електроника

Анализ на запоени съединения става лесно в електрониката

Примери за типични дефекти на отливки, които ZADD може да намери

  • Пори

    Пори

    Пора е сферична или елипсовидна кухина с предимно гладки стени вътре в компонента. В зависимост от произхода им, те могат да съдържат въздух, пара, водород или други газове (напр. от смазочни материали) Те често възникват в горните слоеве на отливката, но в лошо евакуирани зони на подрязване могат да бъдат разпределени в цялата отливка.

  • Студено затваряне

    Студено затваряне

    Студено затваряне възниква предимно по плоски повърхности със сравнително малка дебелина. Той може да доведе до разделяне на кохезията, оставяйки дупки, зони с неправилна форма на отливката, но също и закръглени ръбове и припокриване При отливане под налягане така нареченото студено затваряне може да се види по много фини и тънки повърхностни плочи
  • Микро-порьозност

    Микро-порьозност

    Микро-порьозност може да се тълкува като акумулиране на малки отвори от свиване (микро-свиване/междудендритно свиване), което може да създаде вериги и да доведе до утечки. Тази порьозност се появява в КТ сканиране с по-ниска разделителна способност като шуплеста зона.
  • Изместване на стени

    Изместване на стени

    Ако, например, се появят дефекти в позиционирането на сърцевината в леярската форма преди отливане, или ако сърцевините се местят по време на процеса на отливане, геометриите на отливката вече няма да съответстват на CAD модела.
  • Стружки

    Стружки

    По време на груба обработка на компонента (напр. срязване с ножовка) може да се получат алуминиеви стружки, които след това да паднат в компонента. Подобно, малки издатини (перца) могат да се откъснат по време на изваждане на сърцето и да останат в компонента. Тези алуминиеви остатъци могат да доведат до дефекти в охлаждащата система, например, по време на следваща операция.
  • Включения

    Включения

    Включенията са частично или напълно вградени примеси в отлятия компонент, които обикновено са по-плътни от базовия материал Те са причинени, например, от чужди тела в леярската форма или от замърсен леярски материал.

Изкуствен интелект (AI) в компютърната томография (КТ)

  • Изкуственият интелект е вездесъщ. Автономното шофиране е само един от многото примери за приложение на AI. Изкуственият интелект е също тема в индустрията и следователно и в компютърната томография и става все по-важен. Това е така, защото той дава възможност анализите на дефекти да се извършват още по-надеждно, точно и бързо. В индустрията дефектът често се намира вътре в компонент Процес на оптична инспекция за контрол на качеството в такъв случай вече не е достатъчен, тъй като не дава информация за вътрешни дефекти. Рентгенова инспекция позволява по-близък поглед вътре в компонента и може да открие дефекти на ранен етап. С използване на AI в КТ инспекция се реализира частично автоматизиран анализ на дефекта.

    Обяснение на термините:

    Във връзка с AI и КТ, често се използват термините AI детекция на дефекти или AI детекция на аномалии. AI означава изкуствен интелект, а детекция на дефекти или детекция на аномалии означава откриване на дефект или откриване на аномалия. Допълнението of "NDT" пояснява, че AI работи безразрушително, тъй като NDT означава безразрушително изпитване.

  • AI и компютърна томография

    Изкуственият интелект е тенденция в автоматизацията Изискванията към процесите стават все по-строги и дори в трудни измервателни среди оценката на изображения и анализът на дефекти трябва да работят бързо и надеждно. Това важи особено за компоненти, свързани с безопасността, напр. в автомобилостроенето или аерокосмическата индустрия. За повишаване на качеството чрез извършване на анализ на дефектите по-бързо, като същевременно се предлага висока надеждност на процеса, AI се използва за разчитане на КТ сканирания. Откриването на дефекти с AI елиминира необходимостта от ръчна настройка на параметри, избягвайки субективните решения в откриването на дефекти.

    ZEISS автоматична детекция на дефекти е особено полезен когато обемни данни са повлияни от прекомерно плътни материали или кратки времена на сканиране. Макар артефакти и шум в изображенията обикновено да водят до фалшиви детекции, софтуерът оставан незасегнат от тези ефекти.

Свържете се с нас за лично демо

Нашата услуга ще ви придружава от началото, независимо дали при избора на правилен ML модел, или разработване на специално обучено решение. Ние ви подкрепяме в оперирането, оптимизацията и оценката на ефективността на системата и решаваме вашите индивидуални инспекционни задачи в много случаи.

Формулярът се зарежда...

Ако желаете да знаете повече за обработката на данни в ZEISS, моля вижте нашата политика за лични данни.