Yapay Zeka algoritması: Endüstriyel X-ışını algılama teknolojisinin geleceğinde devrim yaratıyor
Chatgpt'nin ortaya çıkmasıyla birlikte, AI yavaş yavaş kamuoyunun gözüne girdi. Son yıllarda, AI teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, endüstriyel X-ışını tespit ekipmanlarındaki AI algoritmaları, endüstri inovasyonu için önemli bir itici güç haline geliyor.
Endüstriyel X-ışını muayene yazılımlarının geleneksel algoritmaları, esas olarak, endüstriyel muayenede elde edilen görüntüleri veya verileri belirli matematiksel ve istatistiksel yöntemlerle analiz eden ve işleyen, kusur tespiti, boyut ölçümü, kalite değerlendirmesi ve diğer amaçları gerçekleştiren manuel olarak tasarlanmış özellik çıkarma ve sınıflandırıcılara dayanmaktadır.
Yapay zeka algoritmaları, veri analizi için kullanılan geleneksel algoritmaların aksine, veri ve derin öğrenmeyi yakalama yeteneğine sahiptir. Derin öğrenme algoritmaları, özellik çıkarıcıları manuel olarak tasarlama ihtiyacı olmadan büyük miktardaki verilerden özellik gösterimlerini otomatik olarak öğrenebilir ve böylece birçok karmaşık senaryoda iyi performans gösterebilir. Bu yapay zeka algoritmaları yalnızca tespitin doğruluğunu ve verimliliğini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda insan deneyimine olan bağımlılığı da azaltarak endüstriyel tespiti daha akıllı ve otomatik hale getirir.
Derin öğrenme algoritmalarını uygulamak için ilk adım, çeşitli endüstriyel uygulama alanlarında ve tespit senaryolarında sürekli olarak X-ışını görüntü verilerini biriktiren ve çökelten ürünlere sahip olmaktır. Aynı zamanda, gelişmiş sinir ağı mimarisiyle, algoritmalar karmaşık görüntülerden hedefleri etkili ve doğru bir şekilde tanımak, konumlarını ve kategorilerini işaretlemek ve arızalı ürünlerin, arıza türlerinin, temel ürün boyutlarının vb. tespitini ve ölçümünü elde etmek için sürekli olarak eğitilir, optimize edilir ve yinelenir, böylece yüksek hassasiyetli ve yüksek verimli akıllı tespit elde edilir.
(Elektronik yarı iletken çiplerde bağlama hatlarının arıza tespiti)
Yani, AI algoritmalarının endüstriyel X-ışını tespit ekipmanında uygulanması esas olarak iki açıdan yansıtılır: görüntü yeniden yapılandırma ve veri analizi. İlk olarak, görüntü yeniden yapılandırma açısından, AI teknolojisi X-ışını tarama görüntülerinin netliğini ve işleme hızını önemli ölçüde iyileştirebilir. Sinir ağı yapısını eğiterek ve optimize ederek, verimli hesaplama cihazları ve algoritmaları benimseyerek ve önbelleğe alma ve ön işleme tekniklerini kullanarak, görüntü işleme yeteneği önemli ölçüde iyileştirilir, femtosaniye görüntüleme ve görüntü netliği restorasyonu elde edilir.
(Elektronik çip X-ışını algılama görüntüleme görüntüsü)
İkinci olarak, veri analizi açısından, AI algoritmaları X-ışını görüntülerinin akıllıca tanınmasını ve sınıflandırılmasını sağlayarak işçilik maliyetlerinden tasarruf sağlayabilir ve insan faktörlerinin neden olduğu yanlış değerlendirmeleri azaltabilir. Büyük miktarda veriyle eğitim alarak, görüntüdeki özellik bilgilerini öğrenin ve görüntüyü otomatik olarak tanıyıp sınıflandırın. Örneğin, yarı iletken ambalaj incelemesinde, AI algoritmaları ambalajdaki çatlaklar, kabarcıklar vb. gibi küçük kusurları doğru bir şekilde belirleyebilir ve ürün kalite kontrolü için güçlü destek sağlayabilir.
(PCBA kartı kabarcık oranı algılama tablosu)
Endüstriyel X-ışını tespit ekipmanlarının yükseltilmesi ve yinelenmesinde, yapay zeka algoritmaları benzersiz avantajlarıyla tespit teknolojisinin gelecekteki gelişimine öncülük ediyor, işletmelerin üretim verimliliğini ve ürün kalitesini koruyor.
