X射线检测系统

AI / ADR

使用人工智能（AI）进行自动缺陷识别（ADR）

传统上，X射线图像由人工识别潜在的缺陷。然而，随着图像处理技术和人工智能的进步，我们开发专门的算法和计算机程序来自动分析X射线图像并识别缺陷。AI（人工智能）越来越多地用于射线照片中的自动缺陷识别（ADR），我们在该领域取得了重大成果：

  • ▪  更快的检测

    自动化缺陷检测可以更快地分析大量数据，减少检测时间。像的哪些区域有缺陷，哪些没有。

  • ▪  一致性和再现性

    ADR系统提供一致的结果，因为它们不受人为因素（如疲劳或主观解释）的影响。

  • ▪  提高效率

    自动化缺陷检测通过减少手动检查和解释所需的时间来提高质量保证效率。

  • ▪  改进的缺陷检测

    先进的图像处理算法可以发现人眼可能难以检测到的更小和更难看到的缺陷。

    • 应用领域

    提高了工艺可靠性和检测一致性

    使用人工智能自动检测X射线图像中的缺陷，可以在汽车、航空航天、电子制造和医疗等各个行业实现更快、更高效、更准确的质量控制。然而，重要的是要强调，人工智能模型不能提供明确的诊断，人类的专业知识对于验证和验证结果仍然很重要。然而，人工智能可以作为一种有价值的工具来加快测试过程并改进缺陷检测。VCxray为自动图像评估和缺陷检测（ADR）提供全面的工具。在许多行业中，必须在绝对工艺可靠性的情况下实现最快的周期时间。这两个目标实际上只能通过自动化X射线检测过程来实现。特别是在汽车行业，在生产中进行百分之百的X射线

    产品参数

    数据采集和准备 采集并收集大量包含缺陷或异常的X射线图像。这些数据构成了训练AI模型的基础。图像必须仔细标记和分类，以显示图像的哪些区域有缺陷，哪些没有。
    数据标注 标注的数据用于训练AI模型。注释包括标记图像中的缺陷并分配适当的标签。这一步对于教会模型正确识别和分类缺陷至关重要。
    AI模型选择 有几种类型的AI模型可用于图像识别，包括卷积神经网络（CNN），其特别适合于处理图像。选择最合适的模型取决于错误检测任务的具体要求和复杂性。
    训练AI模型 AI模型使用带注释的X射线图像进行训练，以学习健康和有缺陷图像的模式和特征。在训练过程中，模型优化其参数以提高错误检测。
    验证和微调 在训练之后，使用单独的验证数据集来测试模型，以评估其性能并防止可能的过拟合。如有必要，对模型进行进一步调整和优化。
    实施和整合 在成功训练模型后，它将被集成到生产环境中，并可用于实时自动缺陷检测。它分析输入的X射线图像，检测缺陷并提供相应的结果。
    持续学习 人工智能模型可以通过不断使用新数据进行训练来进一步改进。模型接收的数据越多，在检测缺陷时就越准确可靠。