快速鏈接
EN
400-880-1456
400-880-1456
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。
（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)。
（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。
（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。
（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。
了解更多日聯(lián)科技X-ray檢測(cè)裝備信息可以撥打全國(guó)服務(wù)熱線：400-880-1456 或訪問(wèn)日聯(lián)科技官網(wǎng)：
