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ZADD
Inteligencia artificial en la tecnología de rayos X

Segmentación ZADD

Inspección de defectos basada en IA para tomografía computarizada

La aplicación ZADD Segmentation detecta defectos pequeños y difusos en componentes de forma fiable y rápida incluso con imágenes de mala calidad. Para ello, el software basado en el aprendizaje automático se apoya en la Inteligencia Artificial. Los defectos y anomalías se detectan, segmentan y evalúan mediante IA para la inspección de datos por CT. De este modo, ZADD apoya sus aplicaciones de Rayos X en el desarrollo de componentes, la optimización de procesos y el análisis de fallos. ZADD, acrónimo de ZEISS Automated Defect Detection, es una aplicación opcional para nuestro software estándar de inspección por CT ZEISS INSPECT X-Ray.

ZEISS Automated Defect Detection
Contacto

Sus ventajas con ZADD Segmentation de un vistazo

  • Ahorro de tiempo con la IA

    Ahorro de tiempo con la IA

    • Minimizar el esfuerzo de inspección
    • Detección de errores rápida y fiable
  • Resultados sólidos e informes claros

    Resultados sólidos e informes claros

    • Resultados fiables, aunque la calidad de la imagen no sea perfecta
    • Adecuada para materiales mixtos y densos
  • Fácil evaluación de los defectos

    Fácil evaluación de los defectos

    • Optimización personalizada del análisis de defectos
    • Evaluación y reconocimiento sencillos de las piezas de chatarra

ZEISS Automated Defect Detection

Software de IA para sus ámbitos de aplicación
La imagen muestra un componente que puede inspeccionarse en busca de defectos mediante inteligencia artificial en CT.

Detectar defectos en los componentes de forma fiable

Durante el complejo proceso de fabricación de componentes pueden producirse diversos defectos. Especialmente en el interior, no son visibles a simple vista y pueden tener un gran impacto en la estabilidad y funcionalidad del componente. La inteligencia artificial combinada con la tomografía computarizada industrial hace visibles a tiempo estas zonas problemáticas ocultas. El software ZEISS Automated Defect Detection está especializado en la detección de diferentes defectos, de modo que incluso en imágenes de baja calidad con muchos artefactos, los defectos se pueden detectar de forma rápida y fiable.

La imagen muestra el rendimiento de una inspección en línea completada en sólo 60 segundos utilizando IA en CT.

Identificar y clasificar la chatarra en una fase temprana

Para poder descartar componentes defectuosos en una cadena de valor en una fase temprana, los datos 3D deben evaluarse de forma fiable y rápida. Gracias a ZADD, los componentes con defectos críticos se reconocen fácilmente y pueden clasificarse con precisión o, si es posible, reprocesarse. En cambio, las piezas buenas pasan sin problemas al proceso de mecanizado posterior. El resultado: un menor índice de rechazo y una alta calidad de los componentes. De este modo, puede conseguir un aumento constante de la eficiencia y la máxima fiabilidad de los procesos con la IA en CT.

Cómo funciona ZADD Segmentation

¿Pieza buena o mala? ZEISS Automated Defect Detection (ZADD) apoya esta decisión con Inteligencia Artificial. Complete su evaluación con la aplicación ZADD Segmentation para ZEISS INSPECT X-Ray. Mire este vídeo para ver cómo funciona.

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    Tenga en cuenta que nuestro software ahora se llama ZEISS INSPECT X-Ray

Flujo de trabajo

  • Imagen de ZEISS VoluMax

    Obtención de datos

    • Utilice nuestro catálogo de CT para la adquisición de datos, por ejemplo, el ZEISS VoluMax 9 titan de alta potencia o la serie ZEISS METROTOM de alta precisión para mediciones de tomografía computarizada de última generación 
    • O importe sus datos adquiridos de un sistema de CT diferente a ZEISS INSPECT X-Ray para su evaluación.
  • Ilustración de la segmentación

    Segmentación

    • Encuentre áreas defectuosas en los datos adquiridos mediante el aprendizaje automático profundo (ML) con ZADD Segmentation
    • Especialmente adecuado para el análisis de defectos con datos de volumen subóptimos (por ejemplo, debido a ruido, resolución gruesa o artefactos)
    • Aprenda de los ejemplos, no es necesario un ajuste complicado de los parámetros
    • Utilice modelos ML preentrenados para comenzar rápidamente
    • Creación de regiones de interés (ROI) para evaluaciones optimizadas en el tiempo
  • Evaluación

    Evaluación

    • Visualice sus datos con potentes herramientas en 3D y 2D
    • Determine métricas para los defectos detectados, como diámetro, volumen o esfericidad
    • Cree filtros para seleccionar defectos con una propiedad por encima o por debajo de un umbral determinado
    • Utilice evaluaciones complejas como P202, P203, porosidad o distancia a la superficie
  • Informes y estadísticas

    Informes y estadísticas

    • Evaluación en informes de medición ilustrativos
    • Fácil transferencia de informes de medición en formato PDF
    • El archivo de los datos permite el seguimiento a largo plazo de los defectos
    • Funciones avanzadas de evaluación y estadística con ZEISS PiWeb Reporting Plus
    • El control estadístico del proceso permite reconocer las correlaciones y optimizaciones del proceso

Modelos preentrenados para aplicaciones específicas

Cuando utilice la aplicación ZADD Segmentation en ZEISS INSPECT X-Ray podrá beneficiarse de nuestros modelos de aprendizaje automático preentrenados. Utilice una de las tres opciones disponibles para piezas moldeadas de aleación, inspección de horquilla o electrónica.
Aleación

Aleación

Inspección de IA de defectos ocultos en piezas moldeadas de aleación

Horquillas

Horquillas

Análisis automatizado de horquillas para aplicaciones e-drive

Electrónica

Electrónica

Análisis sencillo de uniones soldadas en electrónica

Ejemplos de defectos típicos de fundición que ZADD puede encontrar

  • Poros

    Poros

    Un poro es una cavidad esférica o elipsoidal con paredes en su mayoría lisas en el interior del componente. Según su origen, pueden contener aire, vapor, hidrógeno u otros gases (por ejemplo, procedentes de lubricantes). Suelen aparecer en las capas superiores del molde, pero en zonas mal evacuadas o hendiduras pueden distribuirse por todo el molde.

  • Funcionamiento en frío / cierre en frío

    Funcionamiento en frío / cierre en frío

    El funcionamiento en frío se produce preferentemente en superficies planas de espesor relativamente bajo. Esto puede provocar una separación de la cohesión, dejando agujeros, zonas que no se han agotado, pero también bordes redondeados y solapamientos. En la fundición a presión, el funcionamiento en frío puede observarse en pizarras de superficie muy fina y delgada.

  • Microporosidad

    Microporosidad

    La microporosidad puede entenderse como una acumulación de pequeños cavidades por contracción (microcontracción / contracción interdendrítica), que pueden crear cadenas y provocar fugas. Esta porosidad aparece en un escaneo de CT de menor resolución como zonas esponjosas.

  • Desplazamiento de la pared

    Desplazamiento de la pared

    Si, por ejemplo, se producen defectos en la colocación del núcleo en el molde antes de la fundición, o si los núcleos se desplazan durante el proceso de fundición, las geometrías del molde dejan de coincidir con el modelo CAD.

  • Virutas

    Virutas

    Durante el mecanizado en bruto del componente (por ejemplo, corte de sierra en el alimentador), se producen virutas de aluminio que pueden caer en el componente. Asimismo, las pequeñas protuberancias (plumas) pueden desprenderse durante la extracción del núcleo y permanecer en el componente. Estos residuos de aluminio pueden provocar defectos en el sistema de refrigeración, por ejemplo, durante el funcionamiento posterior.

  • Inclusiones

    Inclusiones

    Las inclusiones son impurezas parcial o totalmente incrustadas en el componente fundido que suelen ser más densas que el material base. Están causadas, por ejemplo, por cuerpos extraños en el molde de fundición o por material de fundición contaminado.

Inteligencia artificial (IA) en la tomografía computarizada (CT)

  • La inteligencia artificial está omnipresente. La conducción autónoma es sólo uno de los muchos ejemplos de aplicación de la IA. La inteligencia artificial también es un tema de actualidad en la industria y, por tanto, en la tomografía computarizada, y está adquiriendo cada vez más importancia. Esto se debe a que permite realizar análisis de defectos de forma aún más fiable, precisa y rápida. En la industria, un defecto suele encontrarse en el interior de un componente. Un proceso de inspección óptica para el control de calidad ya no es suficiente porque no proporciona ninguna indicación de los defectos internos. La inspección por Rayos X permite observar de cerca el interior de un componente y detectar defectos en una fase temprana. El uso de la IA en la inspección por CT permite realizar un análisis de defectos parcialmente automatizado.

    Explicación de los términos:

    En relación con la IA y la CT, se suelen utilizar los términos Detección de defectos de IA o Detección de anomalías de IA. IA significa Inteligencia Artificial y Detección de Defectos o Detección de Anomalías significa detección de defectos o detección de anomalías. La adición de "NDT" deja claro que la IA trabaja de forma no destructiva, porque NDT son las siglas en inglés de ensayos no destructivos (END).

  • IA y tomografía computarizada

    La inteligencia artificial es una tendencia en la automatización. Los requisitos de los procesos son cada vez más estrictos, e incluso en entornos de medición difíciles, la evaluación de imágenes y el análisis de defectos deben funcionar con rapidez y fiabilidad. Esto es especialmente cierto en el caso de los componentes relevantes para la seguridad, por ejemplo en la industria automotriz o aeroespacial. Para aumentar la calidad mediante la realización más rápida de análisis de defectos y, al mismo tiempo, ofrecer una alta fiabilidad del proceso, se utiliza la IA para la lectura de escaneos por CT. La detección de defectos con IA elimina la necesidad de ajustar manualmente los parámetros, con lo que se evitan las decisiones subjetivas en la detección de defectos.

    ZEISS Automated Defect Detection es especialmente útil cuando los datos de volumen se ven afectados por materiales demasiado densos o tiempos de escaneo cortos. Mientras que los artefactos y el ruido en las imágenes suelen causar detecciones erróneas, el software no se ve afectado por estos efectos.

Estas son las industrias que se benefician de la IA con ZEISS Automated Defect Detection

Tecnología médica

Electrónica

Vehículos de nueva energía (VNE)

Fabricación aditiva

Rayos X para fundición de metales ligeros

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Nuestro servicio lo acompañará desde el principio, ya sea seleccionando el modelo de ML adecuado o desarrollando una solución especialmente capacitada. Lo ayudamos en el funcionamiento, la optimización y la evaluación del rendimiento del sistema y resolvemos sus tareas de inspección individuales en muchos casos.

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