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.

Спестено време с AI
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
- 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.

Блокирано съдържание на трети страни

Възпроизвеждането на видеоклипове е блокирано поради Вашите предпочитания за бисквитки. За да промените настройките и да възпроизведете видеоклипа, щракнете върху бутона по-долу и се съгласете с използването на „функционални“ технологии за проследяване.

Обръщаме внимание, че нашият софтуер сега се нарича ZEISS INSPECT X-Ray.

Работен процес

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.
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

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

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

Пинове

Автоматизиран анализ на пинове за приложения в е-задвижването

Електроника

Анализ на запоени съединения става лесно в електрониката

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

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 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

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

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

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.

Тези индустрии имат ползи от AI с ZEISS автоматична детекция на дефекти

Медицинска технология

Електроника

Нови енергийни превозни средства (NEV)

Адитивно производство

Рентген за отливки на леки метали

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.

ZADD Сегментиране

Вашите ползи с ZADD сегментиране с един поглед

Спестено време с AI

Солидни резултати и ясни отчети

Лесна оценка на дефекти