Алгоритмы искусственного интеллекта: революция в будущем промышленных технологий рентгеновского обнаружения

С появлением Chatgpt искусственный интеллект постепенно выходит на общественное обозрение. В последние годы, с быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, алгоритмы искусственного интеллекта в промышленных рентгеновских детекторных устройствах становятся важной движущей силой инноваций в отрасли.

Традиционные алгоритмы промышленного программного обеспечения для обнаружения рентгеновских лучей в основном полагаются на ручное извлечение характеристик и классификаторы, которые анализируют и обрабатывают изображения или данные, полученные в ходе промышленных испытаний, с помощью конкретных математических и статистических методов для обнаружения дефектов, измерения размеров и оценки качества.

В отличие от традиционных алгоритмов анализа данных, алгоритмы искусственного интеллекта могут захватывать данные и глубокое обучение. Алгоритмы глубокого обучения могут автоматически обучаться отображению характеристик из большого количества данных без необходимости вручную разрабатывать экстракторы характеристик, поэтому они хорошо работают во многих сложных сценариях. Эти алгоритмы искусственного интеллекта не только повышают точность и эффективность обнаружения, но и уменьшают зависимость от человеческого опыта, делая промышленное тестирование более интеллектуальным и автоматизированным.

Первым шагом к реализации алгоритмов глубокого обучения является постоянное накопление и осаждение данных рентгеновских изображений в различных промышленных областях применения и сценариях обнаружения. В то же время, с помощью передовой архитектуры нейронной сети, алгоритмы постоянно тренируются, оптимизируются и итерируются, эффективно и точно идентифицируют цели из сложных изображений, отмечают их местоположение и категории, реализуют обнаружение и измерение дефектных продуктов, типов дефектов, размеров ключевых продуктов и т. Д. Для достижения высокоточного и эффективного интеллектуального обнаружения.

(Обнаружение дефектов соединительных линий в электронных полупроводниковых чипах)

Таким образом, применение алгоритмов искусственного интеллекта в промышленных рентгеновских детекторах в основном проявляется в двух аспектах: восстановлении изображений и анализе данных. Во – первых, что касается восстановления изображений, технологии искусственного интеллекта могут значительно повысить четкость и скорость обработки изображений, сканируемых рентгеновскими лучами. Благодаря обучению и оптимизации структуры нейронной сети, использованию высокоэффективных вычислительных устройств и алгоритмов, а также использованию технологий кэширования и предварительной обработки, возможности обработки изображений значительно улучшились, что позволило восстановить фемтосекундное изображение и четкость изображения.

(Рентгеновское обнаружение изображений электронных чипов)

Во – вторых, что касается анализа данных, алгоритмы искусственного интеллекта могут обеспечить интеллектуальное распознавание и классификацию рентгеновских изображений, экономить затраты на рабочую силу и уменьшать ошибки, вызванные человеческими факторами. Обучаясь с большим количеством данных, изучите идентификационную информацию в изображении и автоматически идентифицируйте и классифицируйте изображение. Например, в обнаружении упаковки полупроводников алгоритмы искусственного интеллекта могут точно идентифицировать небольшие дефекты в упаковке, такие как трещины, пузырьки и т. Д. Для обеспечения сильной поддержки контроля качества продукции.

(Диаграмма определения скорости пузырьков на пластине PCBA)

В обновленной итерации промышленного рентгеновского оборудования алгоритмы искусственного интеллекта с их уникальными преимуществами возглавляют будущее развитие технологий обнаружения, обеспечивая эффективность производства и качество продукции предприятия.