เฮ้ ฉันเป็นซัพพลายเออร์ในสนามทดสอบเอ็กซ์เรย์ NDT (การทดสอบแบบไม่ทำลาย) และวันนี้ฉันต้องการพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อวิเคราะห์ภาพการทดสอบเอ็กซ์เรย์ NDT มันเป็นพื้นที่ที่ยอดเยี่ยมและมีการพัฒนาที่เปลี่ยนแปลงเกมในอุตสาหกรรมของเรา
ก่อนอื่นเรามาเข้าใจกันว่าทำไมเราต้องการ AI สำหรับการทดสอบ X-ray NDT ภาพเอ็กซ์เรย์อาจซับซ้อนสุด ๆ ซึ่งเต็มไปด้วยรายละเอียดทุกประเภทที่ยากสำหรับสายตามนุษย์ที่จะจับ อาจมีรอยแตกเล็ก ๆ น้อย ๆ ข้อบกพร่องที่ซ่อนอยู่หรือความผิดปกติที่อาจทำให้เกิดปัญหาใหญ่ได้ อัลกอริทึม AI สามารถประมวลผลภาพเหล่านี้ได้เร็วขึ้นและแม่นยำกว่าที่เราทำได้ พวกเขาสามารถมองเห็นรูปแบบและความผิดปกติที่เราอาจพลาดซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการรับรองคุณภาพและความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์ที่เราทดสอบ
หนึ่งในอัลกอริทึม AI ที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้ในสาขานี้คือเครือข่ายประสาท (CNN) CNNs ได้รับการออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลภาพเช่นรูปภาพ พวกเขาทำงานโดยแบ่งภาพออกเป็นส่วนเล็ก ๆ แล้วเรียนรู้คุณสมบัติของแต่ละส่วน ตัวอย่างเช่นในภาพรังสีเอกซ์ของชิปเซมิคอนดักเตอร์ CNN สามารถเรียนรู้ที่จะรับรู้โครงสร้างปกติของชิปเช่นเค้าโครงของวงจรและรูปร่างของส่วนประกอบ จากนั้นเมื่อวิเคราะห์ภาพใหม่ก็สามารถระบุความเบี่ยงเบนใด ๆ จากโครงสร้างปกติได้อย่างรวดเร็วซึ่งอาจบ่งบอกถึงข้อบกพร่อง
ในการฝึกอบรม CNN สำหรับการวิเคราะห์ภาพ X-ray NDT เราจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของภาพที่มีป้ายกำกับ ภาพเหล่านี้ถูกทำเครื่องหมายด้วยตำแหน่งและประเภทของข้อบกพร่องถ้ามี CNN ใช้ชุดข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้ว่าโครงสร้างปกติและข้อบกพร่องมีลักษณะอย่างไร มันปรับพารามิเตอร์ภายในตามข้อเสนอแนะที่ได้รับจากภาพที่มีป้ายกำกับ กระบวนการนี้เรียกว่าการฝึกอบรมและอาจใช้เวลาสักครู่ขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของชุดข้อมูล
เมื่อ CNN ได้รับการฝึกฝนแล้วเราสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ใหม่ อัลกอริทึมจะจำแนกภาพเป็นปกติหรือมีข้อบกพร่องและยังสามารถให้ข้อมูลรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อบกพร่องเช่นขนาดตำแหน่งและประเภทของมัน ข้อมูลนี้มีค่ามากสำหรับเราในฐานะซัพพลายเออร์การทดสอบเอ็กซเรย์ NDT เพราะช่วยให้เราตัดสินใจได้อย่างแม่นยำเกี่ยวกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่เราทดสอบ
อีกหนึ่งเทคนิค AI ที่มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ภาพ X-ray NDT คือการจัดกลุ่มการเรียนรู้ของเครื่อง การจัดกลุ่มอัลกอริทึมกลุ่มภาพที่คล้ายกันเข้าด้วยกันตามคุณสมบัติของพวกเขา ในบริบทของ X-ray NDT สิ่งนี้สามารถช่วยเราระบุข้อบกพร่องประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่นเราอาจพบว่ารอยแตกบางประเภทในชิปเซมิคอนดักเตอร์มีลักษณะการมองเห็นที่คล้ายกัน โดยการจัดกลุ่มภาพเอ็กซ์เรย์เราสามารถจัดกลุ่มรอยแตกที่คล้ายกันเหล่านี้เข้าด้วยกันและเข้าใจรูปแบบของพวกเขาได้ดีขึ้น สิ่งนี้สามารถนำไปสู่วิธีการทดสอบและการตรวจสอบที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น
เมื่อพูดถึงการใช้อัลกอริทึม AI สำหรับการวิเคราะห์ภาพ X-ray NDT มีความท้าทายเล็กน้อยที่เราต้องเอาชนะ หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือคุณภาพของภาพเอ็กซ์เรย์ ภาพที่มีคุณภาพต่ำอาจทำให้อัลกอริทึม AI เป็นเรื่องยากในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแม่นยำ เราจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องเอ็กซ์เรย์ได้รับการปรับเทียบอย่างถูกต้องและภาพนั้นชัดเจนและชัดเจน ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือความสามารถในการตีความของผลลัพธ์ AI บางครั้งอัลกอริทึมสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ยากที่จะเข้าใจ เราจำเป็นต้องพัฒนาวิธีการแปลผลลัพธ์เหล่านี้เป็นข้อมูลที่มีความหมายที่ลูกค้าของเราสามารถใช้ได้
ตอนนี้เรามาพูดถึงแอปพลิเคชันของ AI ในการทดสอบ X-ray NDT หนึ่งในแอปพลิเคชันหลักอยู่ในไฟล์การวิเคราะห์ความล้มเหลวของชิปเซมิคอนดักเตอร์- ชิปเซมิคอนดักเตอร์ใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่หลากหลายและข้อบกพร่องใด ๆ ในชิปเหล่านี้สามารถนำไปสู่ความล้มเหลวของอุปกรณ์ ด้วยการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ของชิปเซมิคอนดักเตอร์เราสามารถระบุข้อบกพร่องและดำเนินการที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็วเช่นแทนที่ชิปที่มีข้อบกพร่องหรือปรับกระบวนการผลิต
แอปพลิเคชันอื่นอยู่ในการวิเคราะห์ความล้มเหลว LED- LED กำลังได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในการใช้งานด้านแสง แต่พวกเขายังสามารถล้มเหลวได้เนื่องจากเหตุผลต่าง ๆ เช่นความร้อนสูงเกินไปหรือข้อบกพร่องในการผลิต อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์ของ LED เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องภายในใด ๆ ที่อาจไม่สามารถมองเห็นได้จากภายนอก สิ่งนี้สามารถช่วยเราปรับปรุงคุณภาพและความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ LED
เรายังใช้ AI ในการทดสอบผลิตภัณฑ์ดิจิตอล (3C)- ผลิตภัณฑ์ดิจิตอลเช่นสมาร์ทโฟนและแล็ปท็อปมีความซับซ้อนและมีส่วนประกอบมากมาย การทดสอบ X-ray NDT กับ AI สามารถช่วยเราให้แน่ใจว่าส่วนประกอบทั้งหมดเหล่านี้ทำงานได้อย่างถูกต้องและไม่มีข้อบกพร่องที่ซ่อนอยู่ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพดีขึ้นและลูกค้าที่มีความสุขมากขึ้น
โดยสรุปการใช้อัลกอริทึม AI เพื่อวิเคราะห์ภาพการทดสอบ X-ray NDT เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับเราในฐานะซัพพลายเออร์การทดสอบ X-ray NDT ช่วยให้เราสามารถให้บริการทดสอบที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับทั้งเราและลูกค้าของเรา หากคุณอยู่ในตลาดสำหรับบริการทดสอบ X-ray NDT และต้องการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ล่าสุดอย่าลังเลที่จะติดต่อเรา เรายินดีที่จะมีการแชทและหารือเกี่ยวกับวิธีที่เราสามารถตอบสนองความต้องการในการทดสอบของคุณได้
การอ้างอิง
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y. , & Courville, A. (2016) การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง กด MIT
- บิชอป, CM (2006) การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง สปริงเกอร์