אלגוריתם בינה מלאכותית: מהפכה עתידית של טכנולוגיית גילוי קרני רנטגן תעשייתית
עם הופעתה של צ'אטגפט, בינה מלאכותית נכנסה בהדרגה לעין הציבור. בשנים האחרונות, עם ההתפתחות המהירה של טכנולוגיית בינה מלאכותית, אלגוריתמים של בינה מלאכותית בציוד תעשייתי לגילוי קרני רנטגן הופכים לכוח מניע חשוב לחדשנות בתעשייה.
האלגוריתמים המסורתיים של תוכנות בדיקה תעשייתיות של קרני רנטגן מסתמכים בעיקר על חילוץ תכונות וסיווגים שתוכננו באופן ידני, אשר מנתחים ומעבדים תמונות או נתונים המתקבלים בבדיקה תעשייתית באמצעות שיטות מתמטיות וסטטיסטיות ספציפיות כדי להשיג זיהוי פגמים, מדידת גודל, הערכת איכות ומטרות אחרות.
בניגוד לאלגוריתמים מסורתיים לניתוח נתונים, אלגוריתמי בינה מלאכותית מסוגלים ללכוד נתונים וללמוד באופן עמוק. אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים ללמוד באופן אוטומטי ייצוגי תכונות מכמויות גדולות של נתונים ללא צורך בתכנון ידני של מחלצי תכונות, ובכך לבצע ביצועים טובים בתרחישים מורכבים רבים. אלגוריתמי בינה מלאכותית אלה לא רק משפרים את הדיוק והיעילות של הגילוי, אלא גם מפחיתים את התלות בניסיון אנושי, מה שהופך את הגילוי התעשייתי לחכם ואוטומטי יותר.
כדי ליישם אלגוריתמי למידה עמוקה, הצעד הראשון הוא ליצור מוצרים שצוברים ומאיצים באופן רציף נתוני תמונה של קרני רנטגן בתחומי יישומים תעשייתיים שונים ותרחישי גילוי. במקביל, עם ארכיטקטורת רשת נוירונים מתקדמת, האלגוריתמים עוברים אימון, אופטימיזציה ואיטרציה רציפה כדי לזהות ביעילות ובדייקנות מטרות מתמונות מורכבות, לסמן את מיקומן וקטגוריותיהן, ולהשיג גילוי ומדידה של מוצרים פגומים, סוגי פגמים, ממדי מוצר מרכזיים וכו', ובכך להשיג גילוי חכם בדיוק ויעילות גבוהה.
(זיהוי פגמים בקווי קשירה בשבבי מוליכים למחצה אלקטרוניים)
לכן, יישום אלגוריתמי בינה מלאכותית בציוד תעשייתי לגילוי קרני רנטגן בא לידי ביטוי בעיקר בשני היבטים: שחזור תמונה וניתוח נתונים. ראשית, מבחינת שחזור תמונה, טכנולוגיית בינה מלאכותית 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, ושימוש בטכניקות אחסון במטמון ועיבוד מקדים, יכולת עיבוד התמונה משתפרת משמעותית, ומשיגה דימות פמטו-שניות ושחזור בהירות תמונה.
(תמונה אלקטרונית לגילוי קרני רנטגן)
שנית, מבחינת ניתוח נתונים, אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים להשיג זיהוי וסיווג חכמים של תמונות רנטגן, לחסוך בעלויות עבודה ולהפחית שיפוטים שגויים הנגרמות על ידי גורמים אנושיים. על ידי אימון עם כמות גדולה של נתונים, ללמוד את מידע המאפיינים בתמונה, ולזהות ולסווג את התמונה באופן אוטומטי. לדוגמה, בבדיקת אריזות של מוליכים למחצה, אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לזהות במדויק פגמים קטנים באריזה, כגון סדקים, בועות וכו', ולספק תמיכה חזקה לבקרת איכות המוצר.
(תרשים זיהוי קצב בועות של לוח PCBA)
בשדרוג ובאיטרציה של ציוד תעשייתי לגילוי קרני רנטגן, אלגוריתמי בינה מלאכותית מובילים את הפיתוח העתידי של טכנולוגיית גילוי בזכות יתרונותיהם הייחודיים, תוך שמירה על יעילות הייצור ואיכות המוצר של ארגונים.
