ZADD
Umělá inteligence v rentgenové technologii

ZADD Segmentation​

Kontrola vad pomocí umělé inteligence pro počítačovou tomografii

Aplikace ZADD Segmentation spolehlivě a rychle detekuje malé a nejasné vady v součástkách, a to i při nízké kvalitě obrazu. Software založený na strojovém učení používá pro tento účel umělou inteligenci. Defekty a abnormality jsou detekovány, segmentovány a vyhodnoceny pomocí AI pro CT kontrolu dat. ZADD tak podporuje vaše rentgenové aplikace při vývoji součástí, optimalizaci procesu a analýze chyb. ZADD, zkratka pro ZEISS Automated Defect Detection (Automatická detekce vad), je volitelná aplikace pro náš standardní CT inspekční software ZEISS INSPECT X-Ray.​

Přehled vašich výhod se ZADD segmentation

  • Úspora času díky umělé inteligenci

    Úspora času díky umělé inteligenci

    • Méně pracná kontrola​
    • Spolehlivá a rychlá detekce chyb
  • Robustní výsledky a přehledné reporty

    Robustní výsledky a přehledné reporty

    • Perfektní výsledky, i když kvalita obrazu není dokonalá​
    • Vhodné pro smíšené a husté materiály
  • Snadné posouzení vad

    Snadné posouzení vad

    • Individuální optimalizace analýzy vad​
    • Jednoduché vyhodnocení a rozpoznání zmetků

ZEISS automated defect detection

AI software pro vaše oblasti použití
Na obrázku je vidět součástka, na které lze kontrolovat defekty pomocí umělé inteligence v CT.

Spolehlivá detekce vad v součástech

Během složitého výrobního procesu součástí se mohou vyskytnout různé defekty. Zejména ve vnitřku nejsou viditelné pouhým okem a přitom mohou mít zásadní vliv na stabilitu a funkčnost součásti. Umělá inteligence v kombinaci s průmyslovou počítačovou tomografií včas zviditelní tyto skryté problémové oblasti. Software ZEISS Automated Defect Detection se specializuje na detekci různých vad, takže i při nízké kvalitě obrazu s mnoha artefakty lze vady rychle a spolehlivě detekovat.​

Obrázek ukazuje inline kontrolu provedenou za pouhých 60 sekund pomocí AI v CT.

Včasná identifikace a vytřídění zmetků

Aby bylo možné v rané fázi vytřídit vadné komponenty v hodnotovém řetězci, musí být 3D data spolehlivě a rychle vyhodnocena. Díky ZADD lze díly s kritickými vadami snadno rozpoznat a selektivně je vytřídit nebo, pokud je to možné, přepracovat. Dobré díly procházejí bez překážek dalším procesem obrábění. Výsledkem je nižší zmetkovitost a vysoká kvalita součástí. S umělou inteligencí v CT tak dosahujete neustálého zvyšování efektivity a maximální spolehlivosti procesu.

Jak funguje ZADD Segmentation

Dobrý, nebo špatný díl? ZEISS Automated Defect Detection (ZADD) podporuje toto posouzení pomocí umělé inteligence. Pomocí aplikace ZADD Segmentation dokončete vaše vyhodnocování v softwaru ZEISS INSPECT X-Ray. Podívejte se na toto video a uvidíte, jak to funguje.
  • Náš software se nyní nazývá ZEISS INSPECT X-Ray.

Pracovní postup

  • Obrázek ZEISS VoluMax

    Sběr dat

    • Využijte naše CT portfolio pro sběr dat, např. vysoce výkonný ZEISS VoluMax 9 titan nebo vysoce přesnou řadu ZEISS METROTOM pro nejmodernější měření s počítačovou tomografií​ 
    • Nebo importujte data získaná z jiného CT systému do ZEISS INSPECT X-Ray pro vyhodnocení.
  • Znázornění segmentace

    Segmentace

    • Najděte defektní oblasti v získaných datech pomocí hlubokého strojového učení (ML) se ZADD Segmentation​
    • Obzvláště vhodné pro analýzu defektů se suboptimálním objemem dat (např. kvůli šumu, hrubému rozlišení nebo artefaktům)​
    • Učte se z příkladů, nevyžaduje to žádné složité ladění parametrů​
    • Použijte předtrénované modely ML pro rychlý začátek ​
    • Vytvořte oblasti zájmu (ROI) pro časově optimalizovaná vyhodnocení
  • Vyhodnocení

    Vyhodnocení

    • Vizualizujte data pomocí výkonných nástrojů ve 3D a 2D​
    • Určete ukazatele pro zjištěné vady, jako je průměr, objem nebo kulovitost
    • Vytvořte filtry pro výběr vad s vlastností nad nebo pod prahovou hodnotou​
    • Využijte komplexní vyhodnocení, jako je P202, P203, pórovitost nebo vzdálenost k povrchu
  • Reporting a statistika

    Reporting a statistika

    • Vyhodnocení v názorných reportech měření ​
    • Snadný přenos reportů měření ve formátu PDF ​
    • Archivace dat umožňuje dlouhodobé sledování vad ​
    • Pokročilé funkce pro vyhodnocování a statistiku s ZEISS PiWeb Reporting Plus ​
    • Statistické řízení procesu umožňuje rozpoznání procesních korelací a optimalizací

Předtrénované modely pro specifické aplikace

Při používání aplikace ZADD Segmentation v ZEISS INSPECT X-Ray můžete využít naše předtrénované modely strojového učení. Použijte jednu ze tří dostupných opcí pro odlévání slitin, kontrolu vlásenek (hairpin) nebo elektroniku.
Slitina

Slitina

AI kontrola skrytých vad v odlitcích ze slitin​

Vlásenky

Vlásenky

Automatizovaná analýza vlásenek pro aplikace s elektrickými pohony​

Elektronika

Elektronika

Snadná analýza pájených spojů v elektronice​

Příklady typických vad odlitků, které dokáže ZADD najít​

  • Studený spoj (zavalenina)

    Studený spoj (zavalenina)

    Studený spoj se vyskytuje hlavně na plochých površích s relativně malou tloušťkou. Může vést k narušení soudržnosti, takže zůstanou otvory, nevyjeté plochy, ale také zaoblené hrany a přesahy. Při tlakovém lití lze takový vadný spoj poznat podle velmi jemných a tenkých povrchových prasklin.

  • Mikropórovitost

    Mikropórovitost

    Mikropórovitost lze chápat jako nahromadění malých lunkrů (mikrosmršťování / interdendritické smrštění), které mohou vytvářet řetězce a způsobovat netěsnosti. Na CT skenu s nižším rozlišením se tato pórovitost jeví jako houbovitá oblast.​

  • Posunutí stěny

    Posunutí stěny

    Pokud se například vyskytnou vady v umístění jádra ve formě před odléváním nebo pokud se jádra během odlévání posunou, geometrie odlitku již neodpovídá CAD modelu.

  • Třísky

    Třísky

    Při hrubém obrábění součásti (např. řezání pilou na podavači) vznikají hliníkové třísky, které se mohou dostat do součásti. Stejně tak se mohou při vytloukání jader odlomit malé výstupky a zůstat v součásti. Tyto hliníkové zbytky mohou při pozdějším provozu způsobit například závady v chladicím systému.

  • Inkluze

    Inkluze

    Inkluze jsou částečně nebo úplně zapuštěné nečistoty v odlité součásti, které jsou obvykle hustší než základní materiál. Jsou způsobeny například cizími tělesy ve formě nebo znečištěným odlévacím materiálem.

Umělá inteligence (AI) v počítačové tomografii (CT)

  • Umělá inteligence je všudypřítomná. Autonomní řízení je jen jedním z mnoha příkladů uplatnění umělé inteligence. Umělá inteligence nabývá stále na významu také v průmyslu, a tedy i ve výpočetní tomografii. Je to proto, že umožňuje provádět analýzy vad ještě spolehlivěji, přesněji a rychleji. U průmyslových součástí se vada často nachází uvnitř. Optická kontrola kvality již nestačí, protože neinformuje o vnitřních vadách. Rentgenová kontrola umožňuje detailní pohled do vnitřku součásti a může tak odhalit vady v rané fázi. Použitím AI v CT kontrole se provádí částečně automatizovaná analýza defektů.​

    Vysvětlení pojmů:​

    V souvislosti s AI a CT se často používají pojmy AI Defect Detection nebo AI Anomaly Detection. AI označuje umělou inteligenci (Artificial Intelligence). Defect Detection, resp. Anomaly Detection znamená detekce vad nebo detekce anomálií. Dodatek "NDT" upozorňuje, že AI pracuje nedestruktivně, protože NDT znamená nedestruktivní kontrola (Non-Destructive Testing).

  • AI a počítačová tomografie

    Umělá inteligence je trendem v oblasti automatizace. Požadavky na procesy jsou stále přísnější, vyhodnocování obrazu a analýza defektů musí fungovat rychle a spolehlivě i v náročném měřicím prostředí. To platí především pro komponenty důležité z hlediska bezpečnosti, např. v automobilovém průmyslu nebo letectví. Umělá inteligence se používá v počítačové tomografii ke zvýšení kvality, rychlejší analýze defektů a zajištění vysoké spolehlivostí procesu. Detekce vad pomocí umělé inteligence eliminuje potřebu ručního ladění parametrů, čímž se vyhnete subjektivnímu rozhodování při zjišťování vad.

    Software ZADD se hodí zvláště, když jsou objemová data ovlivněna příliš hustým materiálem nebo krátkými časy skenování. Zatímco artefakty a šum v obrazech obvykle způsobují chybné detekce, software není těmito efekty ovlivněn.

Tato odvětví využívají umělé inteligence se softwarem ZEISS Automated Defect Detection

Kontaktujte nás nebo si objednejte ukázku

Naše služby vás budou doprovázet od samého začátku, ať už se jedná o výběr správného modelu strojového učení nebo o vývoj speciálně natrénovaného řešení. Podporujeme vás při ovládání, optimalizaci a vyhodnocení výkonu systému a v mnoha případech řešíme vaše individuální kontrolní úlohy.

Formulář se načítá…

Pokud chcete získat více informací o zpracování údajů ve společnosti ZEISS, přečtěte si prosím naše oznámení o ochraně osobních údajů.