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AI算法:革新工業(yè)X射線檢測(cè)技術(shù)未來(lái)
發(fā)布時(shí)間:2024-08-09 09:00:00

隨著Chatgpt的出現(xiàn),AI逐漸走進(jìn)大眾視野。近年來(lái),隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展,工業(yè)X射線檢測(cè)設(shè)備中的AI算法正成為推動(dòng)行業(yè)革新的重要力量。

 

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(圖片源于網(wǎng)絡(luò))

 

工業(yè)X射線檢測(cè)軟件的傳統(tǒng)算法主要依賴于手動(dòng)設(shè)計(jì)的特征提取和分類器,通過(guò)特定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)工業(yè)檢測(cè)中獲取的圖像或數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,以實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)、尺寸測(cè)量、質(zhì)量評(píng)估等目的。

 

區(qū)別于傳統(tǒng)算法的數(shù)據(jù)分析,AI算法能夠抓取數(shù)據(jù)并深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示,無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征提取器,從而在許多復(fù)雜場(chǎng)景中表現(xiàn)出色。這些AI算法不僅提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率,還降低了對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴,使得工業(yè)檢測(cè)更加智能化和自動(dòng)化。

 

想要進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法,首先要有產(chǎn)品在各個(gè)工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域及檢測(cè)場(chǎng)景中不斷積累沉淀的X射線影像數(shù)據(jù)。同時(shí)搭配先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),不斷訓(xùn)練、優(yōu)化、迭代算法,從而高效、精準(zhǔn)地從復(fù)雜圖像中識(shí)別出目標(biāo),標(biāo)記出位置和類別,實(shí)現(xiàn)對(duì)不良品、缺陷種類、產(chǎn)品關(guān)鍵尺寸等的檢測(cè)及測(cè)量,實(shí)現(xiàn)高精度、高效率的智能檢測(cè)。

 

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(電子半導(dǎo)體芯片 綁定線缺陷檢測(cè))

 

那么,AI算法在工業(yè)X射線檢測(cè)設(shè)備中的應(yīng)用,主要體現(xiàn)在圖像重構(gòu)與數(shù)據(jù)分析兩大方面。首先,在圖像重構(gòu)方面,AI技術(shù)能夠顯著提升X射線掃描圖像的清晰度和處理速度。通過(guò)訓(xùn)練和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、采用高效的計(jì)算設(shè)備和算法、以及利用緩存和預(yù)處理等技術(shù)手段,顯著提升圖像處理能力,實(shí)現(xiàn)飛秒成像和圖像清晰度還原。

 

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(電子芯片 X射線檢測(cè)成像圖)

 

其次,在數(shù)據(jù)分析方面,AI算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)X射線圖像的智能識(shí)別與分類,節(jié)省人力成本,減少因人為因素導(dǎo)致誤判。通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)圖像中的特征信息,自動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別與分類。例如,在半導(dǎo)體封裝檢測(cè)中,AI算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出封裝中的微小缺陷,如裂縫、氣泡等,為產(chǎn)品質(zhì)量控制提供了強(qiáng)有力的支持。

 

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(PCBA板 氣泡率檢測(cè)圖)

 

在工業(yè)X射線檢測(cè)設(shè)備升級(jí)迭代中,AI算法正以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),引領(lǐng)著檢測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展,為企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量保駕護(hù)航。

 


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