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Künstliche Intelligenz in der Computertomograhpie
ZADD Segmentation
KI-basierte Defekterkennung für CT-InspektionDie App ZADD Segmentation erkennt selbst kleine und unscharfe Defekte in Bauteilen sicher, schnell und automatisiert – selbst bei nicht einwandfreier Bildqualität. Die Machine-Learning-basierte Software setzt dafür auf künstliche Intelligenz. Defekte und Anomalien werden KI-gestützt detektiert, segmentiert und bewertet. ZADD unterstützt Sie so bei Ihren CT-Anwendungen in der Bauteilentwicklung, Prozessoptimierung und der Fehleranalyse. ZADD steht für ZEISS Automated Defect Detection und ist als optionale App für unsere CT-Software ZEISS INSPECT X-Ray verfügbar.
Ihre Vorteile mit ZADD Segmentation auf einen Blick
Zeitersparnis durch künstliche Intelligenz
- Minimierung der Prüfungsaufwände
- Verlässliche und schnelle Fehlererkennung
Robuste Ergebnisse und übersichtliche Reportings
- Verlässliche Ergebnisse, auch bei nicht einwandfreier Bildqualität
- Geeignet für gemischte und dichte Materialien
Einfache Bewertung von Defekten
- Individuelle Optimierung der Defekterkennung
- Einfache Auswertung und Erkennung von Ausschussteilen
ZEISS Automated Defect Detection
KI-Software für Ihre Anwendungsbereiche
Defekte in Bauteilen zuverlässig erkennen
Während des komplexen Herstellungsprozesses von Bauteilen können unterschiedliche Defekte entstehen. Vor allem im Inneren sind sie mit bloßem Auge nicht sichtbar und können große Auswirkungen auf die Stabilität und Funktionalität des Bauteils haben. Mit industrieller Computertomographie in Kombination mit künstlicher Intelligenz werden diese verborgenen Problemstellen sichtbar und frühzeitig erkannt. Die Software ZEISS Automated Defect Detection ist auf die Erkennung von unterschiedlichen Defekten spezialisiert, sodass sich selbst bei schlechter Bildqualität mit vielen Artefakten Defekte schnell und sicher erkennen lassen.
Ausschuss frühzeitig erkennen und aussortieren
Um in einer Wertschöpfungskette defektbehaftete Bauteile frühzeitig aussortieren zu können, müssen die 3D-Daten zuverlässig und schnell ausgewertet werden. Dank ZADD werden Bauteile mit kritischen Defekten einfach erkannt und können treffsicher aussortiert oder, wenn möglich, einer Nacharbeit unterzogen werden. Gut-Teile hingegen durchlaufen den weiteren Bearbeitungsprozess ungehindert. Das Ergebnis: geringere Ausschussrate und hohe Qualität der Bauteile. So erreichen sie mit KI in der Computertomographie eine stetige Effizienzsteigerung und maximale Prozesssicherheit.
So funktioniert ZADD
Gutteil oder Schlechtteil? ZEISS Automated Defect Detection (ZADD) unterstützt diese Entscheidung mit künstlicher Intelligenz. Ergänzen Sie die Auswertung der Daten mit der App ZADD Segmentation für ZEISS INSPECT X-Ray. In diesem Video sehen Sie, wie das funktioniert.
Workflow
Vortrainierte ML-Modelle für spezifische Anwendungen
Mit der App ZADD Segmentation in ZEISS INSPECT X-Ray profitieren Sie von unseren vortrainierten Machine Learning-Modellen. Nutzen Sie eine von drei verfügbaren Optionen für Aluminiumgussteile, Hairpin-Inspektion oder elektronische Bauteile.
Aluminiumguss
KI-Inspektion versteckter Defekte in Gusteilen
Hairpins
Automatisierte Hairpin-Analyse in eDrive-Anwendungen
Electronics
Einfache Lötstellenprüfung für Elektronik-Bauteile
Beispiele für typische Defekte in Gussbauteilen, die ZADD erkennt
Künstliche Intelligenz (KI) in der Computertomographie (CT)
KI bringt CT voran
Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig. Autonomes Fahren ist nur ein Beispiel für die Anwendung von KI. Auch in der Industrie und damit in der Computertomographie ist künstliche Intelligenz ein Thema und wird immer bedeutsamer. Denn dadurch können Defektanalysen noch zuverlässiger, genauer und schneller durchgeführt werden. Bei industriellen Bauteilen befindet sich ein Defekt oftmals auch im Inneren. Ein optischer Prüfablauf zur Qualitätskontrolle reicht dann nicht mehr aus, denn er gibt keine Hinweise auf innenliegende Defekte. Die Röntgeninspektion ermöglicht einen genauen Blick ins Innere eines Bauteils und kann so Defekte frühzeitig erkennen. Durch den Einsatz von KI in der CT- Inspektion wird eine teilautomatisierte Defektanalyse realisiert.
Begriffserklärung:
In Zusammenhang mit KI und CT werden oft auch die englischen Begriffe AI Defect Detection oder AI Anomaly Detection bedeutet Defekterkennung bzw. Anomalieerkennung. Mit dem Zusatz „NDT“ wird deutlich, dass AI zerstörungsfrei arbeitet, denn NDT steht für Non-Destructive Testing.
Wann wird KI in der CT eingesetzt?
Künstliche Intelligenz ist ein Trend in der Automatisierung. Die Anforderungen an Prozesse werden immer enger und auch in rauen Messumgebungen muss die Bildauswertung und Defektanalyse schnell und zuverlässig funktionieren. Das gilt vor allem für sicherheitsrelevante Bauteile, z. B. in der Automobilindustrie oder der Luft- und Raumfahrt. KI wird in der Computertomographie eingesetzt, um die Qualität zu steigern, schnellere Defektanalysen durchzuführen sowie eine hohe Prozesssicherheit zu bieten. Durch die Defect Detection mit KI ist keine manuelle Abstimmung der Parameter erforderlich, wodurch subjektive Entscheidungen bei der Defekterkennung vermieden werden.
Besonders wenn die Volumendaten durch zu dichte Materialien oder kurze Scan-Zeiten beeinträchtigt sind, bietet sich ZADD an. Während Artefakte und Rauschen in den Aufnahmen gewöhnlich für fehlerhafte Detektionen sorgen, bleibt die Software von diesen Effekten unbeeinflusst.
Diese Industrien profitieren von KI mit ZEISS Automated Defect Detection
Kontaktieren Sie uns für eine persönliche Demo
Unser Service begleitet Sie von Anfang an bei der Auswahl des richtigen ML-Modells oder der Entwicklung einer speziell geschulten Lösung. Wir unterstützen Sie bei der Bedienung, Optimierung und Auswertungsleistung des Systems und lösen Ihre individuellen Inspektionsaufgaben in einer Vielzahl von Fällen.