אלגוריתם בינה מלאכותית: מהפכה בעתיד של טכנולוגיית זיהוי קרני רנטגן תעשייתית
עם הופעתו של Chatgpt, AI נכנסה בהדרגה לעין הציבור. בשנים האחרונות, עם ההתפתחות המהירה של טכנולוגיית AI, אלגוריתמי AI בציוד זיהוי קרני רנטגן תעשייתי הופכים לכוח מניע חשוב לחדשנות בתעשייה.
האלגוריתמים המסורתיים של תוכנת בדיקת קרני רנטגן תעשייתית מסתמכים בעיקר על מיצוי תכונות ומסווגים שתוכננו באופן ידני, המנתחים ומעבדים תמונות או נתונים המתקבלים בבדיקה תעשייתית באמצעות שיטות מתמטיות וסטטיסטיות ספציפיות כדי להשיג זיהוי פגמים, מדידת גודל, הערכת איכות ומטרות אחרות.
שלא כמו אלגוריתמים מסורתיים לניתוח נתונים, אלגוריתמי AI מסוגלים ללכוד נתונים ולמידה עמוקה. אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים ללמוד באופן אוטומטי ייצוגי תכונות מכמויות גדולות של נתונים ללא צורך בתכנון ידני של מחלצי תכונות, ובכך מתפקדים היטב בתרחישים מורכבים רבים. אלגוריתמי AI אלה לא רק משפרים את הדיוק והיעילות של הזיהוי, אלא גם מפחיתים את ההסתמכות על ניסיון אנושי, מה שהופך את הזיהוי התעשייתי לאינטליגנטי ואוטומטי יותר.
כדי ליישם אלגוריתמי למידה עמוקה, הצעד הראשון הוא להצטייד במוצרים שצוברים ומצמצמים באופן רציף נתוני תמונת רנטגן בתחומים שונים של יישומים תעשייתיים ותרחישי זיהוי. יחד עם זאת, עם ארכיטקטורת רשתות עצביות מתקדמת, האלגוריתמים עוברים הכשרה, אופטימיזציה וחוזרת באופן רציף על מנת לזהות ביעילות ובדייקנות מטרות מתמונות מורכבות, לסמן את מיקומן והקטגוריות שלהן, ולהשיג זיהוי ומדידה של מוצרים פגומים, סוגי פגמים, ממדי מוצר מפתח וכו', להשגת דיוק גבוה ויעילות גבוהה לזיהוי מושכל.
（זיהוי פגמים בקווי מליטה בשבבי מוליכים למחצה אלקטרוניים）
לכן, היישום של אלגוריתמי AI בציוד גילוי קרני רנטגן תעשייתי בא לידי ביטוי בעיקר בשני היבטים: שחזור תמונה וניתוח נתונים. ראשית, במונחים של שחזור תמונה, טכנולוגיית AI יכולה לשפר משמעותית את הבהירות ומהירות העיבוד של תמונות סריקת קרני רנטגן. על ידי אימון ואופטימיזציה של מבנה הרשת העצבית, אימוץ התקני מחשוב ואלגוריתמים יעילים, וניצול טכניקות מטמון ועיבוד מקדים, יכולת עיבוד התמונה משתפרת משמעותית, ומשיגה הדמיה של פמט שנייה ושיחזור בהירות התמונה.
（תמונת הדמיה לגילוי קרני רנטגן של שבב אלקטרוני）
שנית, במונחים של ניתוח נתונים, אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים להשיג זיהוי וסיווג מושכל של תמונות רנטגן, חיסכון בעלויות עבודה והפחתת שיפוט מוטעה שנגרם על ידי גורמים אנושיים. על ידי אימון עם כמות גדולה של נתונים, למד את מידע התכונה בתמונה, וזיהוי וסיווג אוטומטי של התמונה. לדוגמה, בבדיקת אריזות מוליכים למחצה, אלגוריתמי AI יכולים לזהות במדויק פגמים קטנים באריזה, כגון סדקים, בועות וכו', מה שמספקים תמיכה חזקה לבקרת איכות המוצר.
（תרשים זיהוי קצב בועות לוח PCBA）
בשדרוג ואיטרציה של ציוד גילוי קרני רנטגן תעשייתי, אלגוריתמי AI מובילים את הפיתוח העתידי של טכנולוגיית הזיהוי עם היתרונות הייחודיים שלהם, תוך שמירה על יעילות הייצור ואיכות המוצר של ארגונים.
