Renk kodlu gözeneklilik göstergesi ile döküm metal parçadaki iç kusurları gösteren ZEISS endüstriyel BT taraması.

X-ray teknolojisinde yapay zeka

ZADD Segmentation

Name: ZADD Segmentation
Brand: ZEISS

Bilgisayarlı tomografi için yapay zeka tabanlı kusur muayenesi

ZADD Segmentation uygulaması, yapay zeka tabanlı otomatik denetim ile 3D X-ray verilerinin analizini dönüştürüyor. ZEISS Automated Defect Detection'ın kısaltması olan ZADD, düşük görüntü kalitesinde bile bileşenlerdeki küçük ve bulanık kusurları güvenilir ve hızlı bir şekilde tespit eder. Yapay zeka algoritmaları kullanılarak kusurlar ve anormallikler tespit edilir, segmentlere ayrılır ve değerlendirilir. ZEISS INSPECT X-Ray iş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre olan bu sistem, maksimum verimlilik, güvenilirlik ve ölçeklenebilir çözümler için önceden eğitilmiş veya özelleştirilmiş yapay zeka modellerinden yararlanır.

Şimdi başla

Yapay zekayı kalite süreçlerinize sorunsuz bir şekilde entegre edin

Çeşitli endüstriyel uygulamalar için uyarlanabilir çözümler

Kalite kontrolü amacıyla ZEISS METROTOM endüstriyel BT tarayıcısında 3D BT ölçüm verilerini inceleyen mühendisler.

Zorlu denetim görevleri için bile sağlam çözümler

Sürekli süreç takibi yapabilmek ve değer zincirindeki kusurlu bileşenleri erken bir aşamada ayıklayabilmek için 3D verilerin güvenilir ve hızlı bir şekilde değerlendirilmesi gerekir. Ancak BT verileri genellikle gürültü ve artefaktlardan etkilenir ve bu da güvenilir kusur tespitini zorlaştırır. Geleneksel yazılım burada sınırlarına ulaşır. İşte bu noktada çözümü ZADD Segmentation sunar: ZEISS INSPECT X-Ray ile iş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre olan bu uygulama, insan gözüyle algılanabilecek düzeyde kusurları tespit eder ve daha önce halledilemeyen görevleri yerine getirir. Herhangi bir yapay zeka uzmanlığı olmadan çözümlerinizi hızlı ve güvenilir bir şekilde geliştirin. Önceden eğitilmiş veya özelleştirilmiş yapay zeka modelleri, yapay zekayı erişilebilir ve verimli hale getirir. Hassasiyet ve hızı daha önce hiç olmadığı kadar bir arada yaşayın.

ZADD Segmentasyonu ile analiz edilen bileşenlerdeki iç kusurları ve hacim parçacıklarını gösteren 3D görselleştirmeler.

Farklı endüstri gereksinimleri için çok yönlü uygulamalar

ZADD Segmentation, örneğin otomotiv, elektronik ve tıp endüstrilerindeki zorlu kalite standartlarını destekler. Bileşen stabilitesi ve işlevselliği için risk oluşturan gizli kusurlar, endüstriyel bilgisayarlı tomografi ve yapay zeka kullanılarak erkenden tespit edilir. ZADD Segmentation ile otomatik kusur tespiti, artefaktlı düşük görüntü kalitesinde bile hızlı ve güvenilirdir. Ayrıca otomatik hacim denetimi, inhalatörlerdeki toz gibi dolum seviyelerinin hassas bir şekilde ölçülmesini sağlar. Ayrıca karmaşık montajların eksiksiz olup olmadığını incelemek veya gaz kalıntılarını veya diğer kusurları tespit etmek için elektronik bileşenlerdeki lehim bağlantılarını analiz etmek için de kullanılabilir.

    
          ZADD Segmentation nasıl çalışır?
        
    Parça iyi mi yoksa kusurlu mu? ZEISS Automated Defect Detection (ZADD), Yapay Zeka ile bu kararın verilmesini destekler. ZEISS INSPECT X-Ray için ZADD Segmentation uygulaması ile değerlendirmenizi tamamlayın. Bir döküm parçası örneği üzerinde nasıl çalıştığını görmek için bu videoyu izleyin.

Üçüncü Taraf İçerikleri Engellendi

Çerez tercihlerinizden dolayı video oynatıcı engellendi. Ayarları değiştirmek ve videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki tuşa tıklayın ve "Fonksiyonel" izleme teknolojilerinin kullanımına izin verin.

Yazılımımızın artık ZEISS INSPECT X-Ray olarak adlandırıldığını lütfen unutmayın

Yapay zeka ile verimlilikten yararlanın

Yapay zekanın denetimi nasıl hızlandırdığına dair üç örnek

8 saatten yaklaşık 2 saate kadar

Stator firkete kaynaklarının denetim süreci, mikroskop kullanılarak yapılan manuel işlemden BT destekli yapay zeka tabanlı denetime geçilerek, bazı durumlarda dörtte bir oranında kısaltılabilir; yani yaklaşık 8 saatten 2 saatin altına indirilebilir. Bu tahribatsız süreç istikrarlıdır ve işlem hızına neredeyse ulaşmaktadır.

Yaklaşık 10 kat daha hızlı

Tıbbi implantların incelenmesi, geleneksel yöntemlerden otomatik yapay zeka destekli görüntü analizine geçilerek yaklaşık on kat daha hızlı hale getirilebilir. Örneğin, ZADD Segmentation belirli kullanım senaryolarında bir bileşendeki 900'den fazla küçük kusuru beş dakika içinde tespit edebilir; optimize edilmiş bir kurulumla ise bu süre bir dakikadan bile kısa olabilir.

Döngü süresinde yaklaşık %75 azalma

Önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelinden yararlanıldığında, bir insan tarafından gerçekleştirilen manuel analize kıyasla, dökümlerin incelenmesi için döngü süresi belirli kullanım durumlarında %75'e kadar azaltılabilir.

Çok çeşitli uygulamalar için önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri ile hızlı ve kolay başlangıç

ZADD Segmentation, çeşitli uygulama alanlarında etkileyici sonuçlar veren önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri sunar.

ZEISS'in önceden eğitilmiş yapay zeka modeli ile analiz edilen bir döküm parçasındaki iç kusurların ve gözenekliliğin 3D BT görselleştirmesi.

Döküm denetimi

Döküm modeli, örneğin boşlukların neden olduğu gözenekleri ve iç kusurları otomatik olarak tespit eder. Yüksek kaliteli sonuçlar sağlar ve benzer malzemelere uyarlanabilir.

ZEISS'in önceden eğitilmiş yapay zeka modeli ile analiz edilen, kırmızı renkte firkete kaynak kafalarındaki gözenekleri gösteren bir EV statorunun 3D BT görüntüsü.

Statorlarda firkete denetimi

Firkete modeli, elektrik motoru statorlarının kaynak başlıklarında bulunan kapalı gözenekleri tespit eder ve farklı stator boyutları için esnek bir şekilde kullanılabilir; önceden hizalama veya hassas ağ modellemesi gerekmez.

ZEISS'in önceden eğitilmiş yapay zeka modeli ile analiz edilen, blister ambalajlarda toz seviyeleri bulunan bir tıbbi inhalerin endüstriyel BT görüntüsü.

Dolum seviyesi ölçümü

Bu yapay zeka modeli, inhalerlere yönelik blister ambalajlardaki toz seviyeleri gibi bileşenlerdeki farklı hacimleri algılar ve tahribatsız dolum seviyesi kontrolü sağlar.

Belirli uygulamalar için eğitilebilen ZEISS yapay zeka modellerini temsil eden sekizgen ağ tasarımlı soyut geometrik simge.

Uygulamanız

Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri sürekli olarak geliştirilmekte ve yaygınlaştırılmaktadır. Kişisel ihtiyaçlarınıza özel yapay zeka modelleri oluşturmak için yapay zeka modeli eğitim hizmetimizi rezerve etmeniz yeterlidir.

En yüksek hassasiyet ve performans

Zorlu kusur tanımlarında bile, ilgili kusurların neredeyse tamamını güvenle tespit edin. Atölye denetim görevlerinde mükemmel performans.
Otomasyon sayesinde hız

Yapay zeka destekli yüksek verimli denetim, tekrarlayan işleri otomatikleştirir, manuel işgücü ve personel ihtiyacını azaltır ve üretim hattı üzerinde denetim yapılmasını sağlar.
Güvenilirlik ve güçlü bir iş ortağı

Kanıtlanmış çözümlerimiz ve uzun yıllara dayanan uzmanlığımız, endüstriyel müşterilerimiz tarafından halihazırda başarıyla kullanılmakta olup, zorlu koşullarda süreçlerinizi istikrarlı bir şekilde sürdürmenizi sağlar.
Uçtan uca entegrasyon

ZADD Segmentation, iş akışlarınıza sorunsuz bir şekilde entegre olur ve tek bir sağlayıcıdan uçtan uca bir süreç sunar.
Esneklik – yapay zeka konusunda uzmanlık gerekmez

Seçim sizin: İster önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini, ister hizmetimiz tarafından size özel olarak tasarlanmış bir çözümü tercih edin, yapay zeka konusunda herhangi bir uzmanlığa ihtiyacınız yok.
Kolay işbirliği

AI model eğitiminiz için verilerinizi verimli bir şekilde hazırlayın ve yapay zeka model eğitimi hizmetimizle sorunsuz bir şekilde işbirliği yapın.

İş akışı

Veri edinimi

Örneğin, son teknoloji bilgisayarlı tomografi ölçümleri için yüksek güçlü ZEISS VoluMax 9 titan veya yüksek hassasiyetli ZEISS METROTOM serisi gibi BT ürün yelpazemizi veri toplama amacıyla kullanın
Segmentasyon

ZADD Segmentation ile Derin Makine Öğrenimini (ML) kullanarak elde edilen verilerdeki kusurlu alanları bulun
Özellikle optimal olmayan hacim verileriyle (örneğin gürültü, düşük çözünürlük veya artefaktlar nedeniyle) yapılacak kusur analizleri için uygundur
Örneklerden öğrenin, karmaşık parametre ayarları gerektirmez
Hızlıca başlamak için önceden eğitilmiş ML modellerini kullanın
Zaman açısından optimize edilmiş değerlendirmeler için ilgi bölgeleri (ROI'ler) oluşturun
Değerlendirme

Verilerinizi güçlü araçlarla 3D ve 2D olarak görselleştirin
Tespit edilen kusurlar için çap, hacim veya küresellik gibi metrikleri belirleyin
Bir özelliği belirli bir eşiğin üzerinde veya altında olan kusurları seçmek için filtreler oluşturun
P202, P203, gözeneklilik veya yüzeye uzaklık gibi karmaşık değerlendirmelerden yararlanın
Raporlama ve istatistikler

Açıklayıcı ölçüm raporlarında değerlendirme
Ölçüm raporlarının PDF formatında kolay aktarımı
Verilerin arşivlenmesi, kusurların uzun süreli takibine imkan tanır
ZEISS PiWeb Reporting Plus ile gelişmiş değerlendirme ve istatistik işlevleri
İstatistiksel süreç kontrolü, süreçler arasındaki ilişkilerin tespit edilmesini ve optimizasyonların yapılmasını sağlar