엑스레이 기술에서의 인공 지능

ZADD Segmentation

컴퓨터 단층 촬영을 위한 AI 기반 결함 검사

ZADD Segmentation 앱은 열악한 이미지 품질에서도 부품의 작고 흐릿한 결함을 안정적이고 빠르게 감지합니다. 이를 위해 머신러닝 기반 소프트웨어는 인공 지능에 의존합니다. CT 데이터 검사를 위해 AI를 사용하여 결함 및 이상을 감지, 분류 및 평가합니다. 따라서 ZADD는 부품 개발, 공정 최적화 및 결함 분석에서 X-Ray 애플리케이션을 지원합니다. ZADD는 ZEISS Automated Defect Detection의 약자로, ZEISS의 표준 CT 검사 소프트웨어 ZEISS INSPECT X-Ray를 위한 옵션으로 제공되는 앱입니다.

AI를 통한 시간 절약
- 검사에 드는 수고 최소화
- 안정적이고 빠른 오류 감지
강력한 결과 & 명확한 보고
- 이미지 품질이 완벽하지 않더라도 신뢰할 수 있는 결과물
- 혼합 및 고밀도 소재에 적합
간편한 결함 평가
- 결함 분석의 맞춤형 최적화
- 불량 부품의 간단한 평가 및 인식

ZEISS Automated Defect Detection

당신의 사용 분야를 위한 AI 소프트웨어

이 이미지는 CT에서 인공지능을 사용하여 결함 여부를 검사할 수 있는 부품을 보여줍니다.

구성 요소의 결함을 안정적으로 감지

부품의 복잡한 제조 공정에서 다양한 결함이 발생할 수 있습니다. 특히 내부는 육안으로 보이지 않기 때문에 부품의 안정성과 기능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 산업용 컴퓨터 단층 촬영과 결합된 인공 지능은 이러한 숨겨진 문제 영역을 조기에 파악할 수 있게 해줍니다. 다양한 결함 검출에 특화된 ZEISS Automated Defect Detection 소프트웨어는 인공물이 많은 열악한 이미지 품질에서도 결함을 빠르고 안정적으로 검출할 수 있습니다.

이 이미지는 CT에서 AI를 사용하여 단 60초 만에 완료된 인라인 검사의 성능을 보여줍니다.

불량을 조기에 식별하고 분류하기

가치 사슬에서 결함이 있는 부품을 조기에 선별하려면 3D 데이터를 안정적이고 신속하게 평가해야 합니다. ZADD 덕분에 중대한 결함이 있는 구성 요소를 쉽게 인식하고 정확하게 분류하거나 가능한 경우 재작업할 수 있습니다. 반면에 양호한 부품은 추가 가공 공정을 방해받지 않고 통과합니다. 그 결과 불량률은 낮아지고 구성 요소의 품질은 높아집니다. 이러한 방식으로 CT에서 AI를 사용하면 효율성을 꾸준히 높이고 공정 신뢰성을 극대화할 수 있습니다.

  
      ZADD Segmentation 작동 방식
      
    좋은 부분과 나쁜 부분? ZEISS Automated Defect Detection (ZADD)는 인공 지능으로 이러한 결정을 지원합니다. ZEISS INSPECT X-Ray용 ZADD Segmentation 앱으로 평가를 완료하세요. 이 동영상을 통해 작동 방식을 확인하세요.

차단된 제3자 콘텐츠

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당사의 소프트웨어는 이제 ZEISS INSPECT X-Ray로 불립니다

워크 플로우

데이터 수집

데이터 수집을 위해 고출력 ZEISS VoluMax 9 titan 또는 최첨단 컴퓨터 단층 촬영 측정을 위한 고정밀 ZEISS METROTOM 시리즈와 같은 당사의 CT 포트폴리오를 사용하세요
또는 다른 CT 시스템에서 수집한 데이터를 ZEISS INSPECT X-Ray로 가져와서 평가할 수 있습니다.
세그멘테이션

ZADD Segmentation을 통한 딥 머신 러닝(ML)을 사용하여 수집된 데이터에서 결함 영역을 잦아보세요
특히 노이즈, 거친 해상도 또는 인공물 등으로 볼륨 데이터가 최적이 아닌 결함 분석에 적합합니다
복잡한 파라미터를 튜닝 없이 예제를 통해 학습하세요
사전 학습된 ML 모델을 사용하여 빠르게 시작하세요
시간에 최적화된 평가를 위한 관심 영역(ROI) 만들기
평가

3D 및 2D의 강력한 툴로 데이터를 시각화하세요
직경, 부피 또는 구형도와 같은 감지된 결함에 대한 메트릭스를 결정하세요
필터를 생성하여 지정된 임계값보다 높거나 낮은 속성을 가진 결함을 선택하세요
P202, P203, 다공성 또는 표면과의 거리와 같은 복잡한 평가를 활용하세요
보고 및 통계

상세한 측정 보고서의 평가
PDF 형식의 간편한 측정 보고서 전송
데이터 기록 보존 결함의 장기 추적 가능
ZEISS PiWeb Reporting Plus를 사용한 고급 평가 및 통계 기능
통계적 프로세스 제어를 통해 프로세스 연관성을 인식하고 최적화할 수 있습니다

특정 애플리케이션을 위한 사전 학습된 모델

ZEISS INSPECT X-Ray 앱의 ZADD Segmentation을 사용하면 사전 학습된 머신러닝 모델의 이점을 누릴 수 있습니다. 합금 주조, 헤어핀 검사 또는 전자 장치에 사용할 수 있는 세 가지 옵션 중 하나를 사용하세요.

합금

합금 주조물의 숨겨진 결함 AI 검사

헤어핀

전기 드라이브 사용 분야를 위한 자동화된 헤어핀 분석

전자 산업

전자제품의 납땜 접합부 분석이 쉬워집니다

ZADD가 발견할 수 있는 일반적인 주조 결함의 예

기공

기공은 구성 요소 내부에 대부분 매끄러운 벽을 가진 구형 또는 타원형의 구멍입니다. 원인에 따라 공기, 증기, 수소 또는 기타 가스(예: 윤활유에서 나온 가스)를 포함할 수 있습니다. 종종 상부 주조 레이어에서 발생하지만 배기가 잘 되지 않는 영역이나 언더컷에서는 전체 주조 내에 분포할 수 있습니다.
콜드 런 / 콜드 셧다운

콜드 런은 상대적으로 두께가 얇은 평평한 표면에서 발생하는 것이 바람직합니다. 이로 인해 응집력이 분리되어 홀, 다 떨어지지 않은 영역 뿐만 아니라 둥근 엣지와 겹치는 부분에 구멍이 남을 수 있습니다. 다이캐스팅에서 콜드 런은 매우 미세하고 얇은 표면 슬레이트에서 볼 수 있습니다.
미세 다공성

미세 다공성은 작은 수축 캐비티(미세 수축 / 수지상정간 수축)이 축적되어 사슬을 만들고 누출로 이어질 수 있는 것으로 이해할 수 있습니다. 이 다공성은 해상도가 낮은 CT 스캔에서 해면질 영역으로 나타납니다.
벽 변위

예를 들어 주조 전 몰드에서 코어 배치에 결함이 발생하거나 주조 공정 중에 코어가 이동하는 경우 주조물의 형상이 더 이상 CAD 모델과 일치하지 않습니다.
칩

부품을 거칠게 가공하는 동안(예: 공급 장치의 톱 절단) 알루미늄 칩이 생성되어 부품에 떨어질 수 있습니다. 마찬가지로 작은 돌출부(깃털)는 코어링 중에 떨어져 나와 구성 요소에 남아있을 수 있습니다. 이러한 알루미늄 잔여물은 예를 들어 후속 작동 중에 냉각 시스템에 결함을 발생시킬 수 있습니다.
내포물

내포물은 일반적으로 기본 재료보다 밀도가 높은 주조 구성 요소에 부분적으로 또는 전체적으로 포함된 불순물입니다. 예를 들어 주조 금형의 주조 재료가 오염된 경우 이로 인해 발생합니다.

인공 지능은 어디에나 존재합니다. 자율 주행은 AI를 적용한 많은 사례 중 하나에 불과합니다. 인공 지능은 산업계와 컴퓨터 단층 촬영 분야에서도 화두가 되고 있으며 그 중요성이 점점 커지고 있습니다. 이를 통해 결함 분석을 더욱 안정적이고 정확하며 신속하게 수행할 수 있기 때문입니다. 산업 분야에서는 결함이 부품 내부에 있는 경우가 많습니다. 그러면 품질 관리를 위한 광학 검사 프로세스는 내부 결함을 파악할 수 없기 때문에 이것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 엑스레이 검사를 통해 부품 내부를 자세히 살펴볼 수 있으므로 결함을 조기에 발견할 수 있습니다. CT 검사에 AI를 활용하면 부분적으로 자동화된 결함 분석이 실현됩니다.

용어 설명:

AI 및 CT와 관련하여 AI Defect Detection 및 AI Anomaly Detection라는 용어가 자주 사용됩니다. AI는 인공 지능의 약자이며 Defect Detection 또는 Anomaly Detection란 결함 감지 또는 이상 감지를 의미합니다. NDT는 비파괴 테스트를 의미하므로 "NDT"의 추가는 AI가 비파괴적으로 작동한다는 점을 분명히 합니다.
오토메이션에서는 인공 지능이 트렌드입니다. 공정 요건은 점점 더 까다로워지고 있으며 열악한 측정 환경에서도 이미지 평가와 결함 분석은 빠르고 안정적으로 작동해야 합니다. 특히 자동차 산업이나 항공우주 산업과 같이 안전과 관련된 구성 요소의 경우 더욱 그렇습니다. 결함 분석을 더 빠르게 수행하여 품질을 높이는 동시에 높은 공정 신뢰성을 제공하기 위해 AI가 CT 스캔 판독에 사용됩니다. AI를 이용한 결함 감지는 파라미터를 수동으로 조정할 필요가 없으므로 결함 감지 시 주관적인 판단을 피할 수 있습니다.

ZEISS Automated Defect Detection은 볼륨 데이터가 지나치게 밀집된 재료나 짧은 스캔 시간의 영향을 받을 때 특히 유용합니다. 이미지의 인공물와 노이즈는 일반적으로 감지 오류의 원인이 되지만, 이 소프트웨어는 이러한 인공물과 노이즈에 의한 영향을 받지 않습니다.

ZEISS Automated Defect Detection 기능을 갖춘 AI의 이점을 누리는 산업 분야

의료 기술

전자 산업

신에너지 차량(NEV)

적층 가공

경금속 주조용 엑스레이

개인 데모를 원하시는 경우 문의하세요

적합한 ML 모델을 선택하든 특별히 훈련된 솔루션을 개발하든 처음부터 ZEISS의 서비스가 함게합니다. ZEISS는 시스템의 운영, 최적화 및 평가 성능을 지원하고 많은 경우 개별 검사 작업과 관한 문제를 해결합니다.

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