Thuật toán AI: cách mạng hóa tương lai của công nghệ phát hiện tia X công nghiệp
Với sự xuất hiện của Chatgpt, AI đã dần dần đi vào tầm mắt của công chúng. Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, các thuật toán AI trong thiết bị phát hiện tia X công nghiệp đang trở thành động lực quan trọng cho sự đổi mới của ngành.
Các thuật toán truyền thống của phần mềm kiểm tra X-quang công nghiệp chủ yếu dựa vào việc trích xuất và phân loại tính năng được thiết kế thủ công, phân tích và xử lý hình ảnh hoặc dữ liệu thu được trong quá trình kiểm tra công nghiệp thông qua các phương pháp toán học và thống kê cụ thể để phát hiện khuyết tật, đo kích thước, đánh giá chất lượng và các mục đích khác.
Không giống như các thuật toán truyền thống để phân tích dữ liệu, các thuật toán AI có khả năng thu thập dữ liệu và học sâu. Các thuật toán học sâu có thể tự động học các biểu diễn tính năng từ lượng dữ liệu lớn mà không cần phải thiết kế thủ công các trình trích xuất tính năng, do đó hoạt động tốt trong nhiều tình huống phức tạp. Các thuật toán AI này không chỉ cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc phát hiện mà còn giảm sự phụ thuộc vào kinh nghiệm của con người, giúp phát hiện công nghiệp trở nên thông minh và tự động hơn.
Để triển khai các thuật toán học sâu, bước đầu tiên là có các sản phẩm liên tục tích lũy và kết tủa dữ liệu hình ảnh X-quang trong nhiều lĩnh vực ứng dụng công nghiệp và các tình huống phát hiện. Đồng thời, với kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến, các thuật toán được đào tạo, tối ưu hóa và lặp lại liên tục để nhận dạng mục tiêu từ các hình ảnh phức tạp một cách hiệu quả và chính xác, đánh dấu vị trí và danh mục của chúng và đạt được khả năng phát hiện và đo lường các sản phẩm lỗi, loại lỗi, kích thước sản phẩm chính, v.v., đạt được khả năng phát hiện thông minh có độ chính xác cao và hiệu quả cao.
(Phát hiện lỗi đường liên kết trong chip bán dẫn điện tử)
Vì vậy, ứng dụng thuật toán AI trong thiết bị phát hiện tia X công nghiệp chủ yếu được phản ánh ở hai khía cạnh: tái tạo hình ảnh và phân tích dữ liệu. Thứ nhất, về mặt tái tạo hình ảnh, công nghệ AI có thể cải thiện đáng kể độ rõ nét và tốc độ xử lý của hình ảnh quét tia X. Bằng cách đào tạo và tối ưu hóa cấu trúc mạng nơ-ron, áp dụng các thiết bị và thuật toán điện toán hiệu quả, và sử dụng các kỹ thuật lưu trữ đệm và xử lý trước, khả năng xử lý hình ảnh được cải thiện đáng kể, đạt được hình ảnh femto giây và khôi phục độ rõ nét của hình ảnh.
(Hình ảnh phát hiện tia X-quang chip điện tử)
Thứ hai, về mặt phân tích dữ liệu, thuật toán AI có thể đạt được khả năng nhận dạng và phân loại thông minh hình ảnh X-quang, tiết kiệm chi phí lao động và giảm thiểu các đánh giá sai lầm do yếu tố con người gây ra. Bằng cách đào tạo với lượng dữ liệu lớn, tìm hiểu thông tin đặc điểm trong hình ảnh và tự động nhận dạng và phân loại hình ảnh. Ví dụ, trong kiểm tra bao bì bán dẫn, thuật toán AI có thể xác định chính xác các khuyết tật nhỏ trong bao bì, chẳng hạn như vết nứt, bong bóng, v.v., cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc kiểm soát chất lượng sản phẩm.
（Biểu đồ phát hiện tỷ lệ bong bóng của bảng PCBA）
Trong quá trình nâng cấp và lặp lại thiết bị phát hiện tia X công nghiệp, các thuật toán AI đang dẫn đầu sự phát triển trong tương lai của công nghệ phát hiện với những ưu điểm độc đáo, bảo vệ hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm của doanh nghiệp.
