Алгоритм ИИ: революция в будущем промышленных технологий рентгеновского обнаружения
С появлением Чатгпт ИИ постепенно стал достоянием общественности. В последние годы, с быстрым развитием технологий ИИ, алгоритмы ИИ в промышленном рентгеновском оборудовании обнаружения становятся важной движущей силой инноваций в отрасли.
Традиционные алгоритмы программного обеспечения для промышленного рентгеновского контроля в основном опираются на разработанные вручную методы извлечения признаков и классификаторы, которые анализируют и обрабатывают изображения или данные, полученные в ходе промышленного контроля, с помощью специальных математических и статистических методов для обнаружения дефектов, измерения размеров, оценки качества и других целей.
В отличие от традиционных алгоритмов анализа данных, алгоритмы ИИ способны захватывать данные и выполнять глубокое обучение. Алгоритмы глубокого обучения могут автоматически изучать представления признаков из больших объемов данных без необходимости ручного проектирования экстракторов признаков, таким образом хорошо работая во многих сложных сценариях. Эти алгоритмы ИИ не только повышают точность и эффективность обнаружения, но и снижают зависимость от человеческого опыта, делая промышленное обнаружение более интеллектуальным и автоматизированным.
Для внедрения алгоритмов глубокого обучения первым шагом является наличие продуктов, которые непрерывно накапливают и осаждают данные рентгеновских изображений в различных промышленных областях применения и сценариях обнаружения. В то же время, с передовой архитектурой нейронной сети, алгоритмы непрерывно обучаются, оптимизируются и итерируются для эффективного и точного распознавания целей на сложных изображениях, маркировки их позиций и категорий, а также для обнаружения и измерения дефектных продуктов, типов дефектов, ключевых размеров продукта и т. д., достигая высокоточного и высокоэффективного интеллектуального обнаружения.
(Обнаружение дефектов линий соединения в электронных полупроводниковых чипах)
Таким образом, применение алгоритмов ИИ в промышленном рентгеновском детектирующем оборудовании в основном отражается в двух аспектах: реконструкция изображений и анализ данных. Во-первых, с точки зрения реконструкции изображений технология ИИ может значительно улучшить четкость и скорость обработки рентгеновских сканирующих изображений. Обучая и оптимизируя структуру нейронной сети, внедряя эффективные вычислительные устройства и алгоритмы, а также используя методы кэширования и предварительной обработки, возможности обработки изображений значительно улучшаются, достигая фемтосекундной визуализации и восстановления четкости изображения.
（Изображение рентгеновского обнаружения электронного чипа）
Во-вторых, с точки зрения анализа данных, алгоритмы ИИ могут достичь интеллектуального распознавания и классификации рентгеновских снимков, экономя трудозатраты и сокращая неверные суждения, вызванные человеческим фактором. Обучаясь с большим объемом данных, изучайте информацию о признаках на изображении и автоматически распознавайте и классифицируйте изображение. Например, при инспекции упаковки полупроводников алгоритмы ИИ могут точно определять небольшие дефекты в упаковке, такие как трещины, пузыри и т. д., обеспечивая надежную поддержку для контроля качества продукции.
(Таблица обнаружения уровня образования пузырьков на плате печатная плата)
При модернизации и усовершенствовании промышленного рентгеновского оборудования алгоритмы искусственного интеллекта играют ведущую роль в будущем развитии технологий обнаружения, обладая уникальными преимуществами, обеспечивая эффективность производства и качество продукции предприятий.
