NDT 4.0 – Giải thích tự động hình ảnh X-quang công nghiệp

Với máy dò tia X kỹ thuật số và hệ thống kiểm tra tự động hóa cao, các nhà sản xuất có thể tối ưu hóa đáng kể quy trình kiểm soát và đảm bảo chất lượng của họ. Tuy nhiên, do thông lượng của các bộ phận cao hơn, việc đánh giá và giải thích hình ảnh X-quang có thể trở thành một nút cổ chai đắt tiền.

Các công nghệ tiên tiến như phát hiện lỗi tự động (ADR) và trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng giảm đáng kể thời gian chu kỳ cần thiết cho mỗi thành phần. Tùy thuộc vào tiêu chuẩn và yêu cầu kiểm tra, các thuật toán có thể được thực hiện như một hệ thống hỗ trợ cho người vận hành hoặc hoàn toàn tự động.

Học máy như một nguồn cung cấp để nhận dạng lỗi tự động rất quan trọng đối với lĩnh vực NDT vì đây là xu hướng dựa trên dữ liệu và lĩnh vực NDT cung cấp rất nhiều dữ liệu. Để tạo lại dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để cải thiện quy trình và chất lượng theo cách truyền thống có nghĩa là đưa hình ảnh lên màn hình, dành chút thời gian, xem xét và sau đó đưa ra quyết định. Giờ đây với việc bổ sung NDT 4.0 cho phép đưa ra nhiều quyết định bán tự động hơn. Đó là một quá trình để chuyển đổi từ thủ công sang hệ thống tự động nhận diện lỗi.

Dưới sự bảo trợ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, còn được gọi là NDT 4.0, các công nghệ mới như Trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán đám mây, IIOT, mô phỏng và dữ liệu lớn giúp tăng hiệu quả đáng kể. Tính khả dụng của các thuật toán chính xác và bảo trì thấp để phát hiện lỗi tự động (ADR) giúp người vận hành đưa ra quyết định tốt hơn trong thời gian ngắn hơn. Số hóa và các chiến lược đánh giá dữ liệu thông minh có khả năng đóng góp vào những cải tiến nghiêm trọng trong quy trình thử nghiệm.

Quyết định dựa trên dữ liệu – Cho phép tạo số liệu thống kê có ý nghĩa về các lỗi thành phần. Thu thập kiến ​​thức về sự phân bố lỗi (loại, kích thước, v.v.) và tạo danh mục lỗi kỹ thuật số của riêng bạn.

Đánh giá tự động – Tăng hiệu quả đảm bảo chất lượng bằng cách đánh giá và giải thích các hình ảnh X-quang công nghiệp bằng trí tuệ nhân tạo.

Thông tin chi tiết về quy trình – Tìm hiểu thêm về hiệu suất và chất lượng của quy trình sản xuất của bạn và sử dụng kiến ​​thức này để tối ưu hóa quy trình thông qua vòng phản hồi thời gian thực.

Chất lượng kiểm tra – Một hệ thống hỗ trợ có thể hỗ trợ người vận hành đưa ra quyết định nhằm tăng khả năng phát hiện và độ tin cậy kiểm tra chung.

Tính khả dụng của các thuật toán chính xác và bảo trì thấp để phát hiện lỗi tự động (ADR) có thể giúp người vận hành đưa ra quyết định tốt hơn trong thời gian ngắn hơn. Số hóa và các chiến lược đánh giá dữ liệu thông minh có khả năng đóng góp vào những cải tiến nghiêm trọng trong quy trình thử nghiệm.