일체 포함 알고리즘: 산업용 X선 감지 기술의 미래를 혁신하다
Chatgpt의 등장으로 AI는 점차 대중의 관심을 받고 있습니다. 최근 몇 년간 일체 포함 기술의 급속한 발전으로 산업용 X선 검출 장비의 일체 포함 알고리즘은 산업 혁신의 중요한 원동력이 되고 있습니다.
산업용 X선 검사 소프트웨어의 기존 알고리즘은 주로 수동으로 설계된 기능 추출 및 분류기에 의존하는데, 이는 산업 검사에서 얻은 이미지나 데이터를 특정한 수학적, 통계적 방법을 통해 분석하고 처리하여 결함 탐지, 크기 측정, 품질 평가 등의 목적을 달성합니다.
기존의 데이터 분석 알고리즘과 달리, 일체 포함 알고리즘은 데이터를 수집하고 딥러닝을 수행할 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 특징 추출기를 수동으로 설계할 필요 없이 대량의 데이터에서 특징 표현을 자동으로 학습하여 여러 복잡한 시나리오에서 우수한 성능을 발휘합니다. 이러한 일체 포함 알고리즘은 탐지의 정확도와 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 인간의 경험에 대한 의존도를 줄여 산업 탐지를 더욱 지능적이고 자동화된 방식으로 만들어줍니다.
딥 러닝 알고리즘을 구현하기 위한 첫 번째 단계는 다양한 산업 응용 분야 및 감지 시나리오에서 X선 이미지 데이터를 지속적으로 축적하고 분석하는 제품을 구축하는 것입니다. 동시에, 고급 신경망 아키텍처를 통해 알고리즘을 지속적으로 학습, 최적화 및 반복하여 복잡한 이미지에서 대상을 효율적이고 정확하게 인식하고, 대상의 위치와 범주를 표시하며, 결함 제품, 결함 유형, 주요 제품 치수 등을 감지하고 측정하여 고정밀 및 고효율 지능형 감지를 구현합니다.
（전자 반도체 칩의 본딩 라인 결함 검출）
따라서 산업용 X선 검출 장비에 일체 포함 알고리즘을 적용하는 것은 주로 영상 재구성과 데이터 분석이라는 두 가지 측면에서 이루어집니다. 첫째, 영상 재구성 측면에서 일체 포함 기술은 X선 스캔 영상의 선명도와 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 신경망 구조를 학습 및 최적화하고, 효율적인 컴퓨팅 장치와 알고리즘을 도입하며, 캐싱 및 전처리 기술을 활용함으로써 영상 처리 성능을 크게 향상시켜 펨토초 영상 처리 및 영상 선명도 복원을 달성합니다.
（전자칩 X선 검출 영상）
둘째, 데이터 분석 측면에서 일체 포함 알고리즘은 X선 이미지의 지능적인 인식 및 분류를 달성하여 인건비를 절감하고 인적 요인으로 인한 오판을 줄일 수 있습니다. 대량의 데이터로 학습하여 이미지의 특징 정보를 학습하고 이미지를 자동으로 인식 및 분류합니다. 예를 들어, 반도체 패키징 검사에서 일체 포함 알고리즘은 균열, 기포 등과 같은 패키징의 미세한 결함을 정확하게 식별하여 제품 품질 관리에 강력한 지원을 제공할 수 있습니다.
（PCBA 기판 기포율 검출 차트）
산업용 X선 검출 장비의 업그레이드 및 개선 과정에서 일체 포함 알고리즘은 고유한 장점을 바탕으로 검출 기술의 미래 개발을 선도하고 기업의 생산 효율성과 제품 품질을 보호합니다.
