Automatisert røntgeninspeksjon (AXI) er en teknologi basert på de samme prinsippene som Automated Optical Inspection (AOI). Den bruker røntgenbilder som kilde, i stedet for synlig lys, for automatisk å inspisere funksjoner, som vanligvis er skjult for synet.
Automatisk røntgeninspeksjon brukes i et bredt spekter av bransjer og applikasjoner, hovedsakelig med to hovedmål:
Prosessoptimalisering, dvs. resultatene av inspeksjonen brukes til å optimalisere etter behandlingstrinn,
Anomalydeteksjon, dvs. resultatet av inspeksjonen fungerer som et kriterium for å avvise en del (for skrot eller omarbeid).
Mens AOI hovedsakelig er assosiert med elektronikkproduksjon (på grunn av utbredt bruk i PCB -produksjon), har AXI et mye bredere spekter av applikasjoner. Det spenner fra kvalitetskontrollen av legeringshjul til påvisning av beinfragmenter i bearbeidet kjøtt. Uansett hvor et stort antall veldig like elementer produseres i henhold til en definert standard, har automatisk inspeksjon ved bruk av avansert bildebehandlings- og mønstergjenkjenningsprogramvare (Computer Vision) blitt et nyttig verktøy for å sikre kvalitet og forbedre utbyttet i prosessering og produksjon.
Med fremskritt av bildebehandlingsprogramvare er nummerapplikasjonene for automatisert røntgeninspeksjon enorm og stadig vokser. De første applikasjonene startet i bransjer der sikkerhetsaspektet ved komponenter krevde en nøye inspeksjon av hver del som ble produsert (f.eks. Sveisesømmer for metalldeler i kjernekraftstasjoner) fordi teknologien forventet var veldig dyr i begynnelsen. Men med bredere adopsjon av teknologien, falt prisene betydelig ned og åpnet automatisert røntgeninspeksjon opp til et mye bredere felt- delvis drevet igjen av sikkerhetsaspekter (f.eks. Deteksjon av metall, glass eller andre materialer i bearbeidet mat) eller for å øke utbyttet og optimalisere prosessering (f.eks. Deteksjon av størrelse og plassering av hull i hull i ost for å optimalisere Slicing-mønstre).[4]
I masseproduksjon av komplekse gjenstander (f.eks. I elektronikkproduksjon), kan en tidlig påvisning av feil drastisk redusere de totale kostnadene, fordi det forhindrer mangelfulle deler i å bli brukt i påfølgende produksjonstrinn. Dette resulterer i tre hovedfordeler: a) Det gir tilbakemelding så tidlig som mulig at materialer er mangelfulle eller prosessparametere som er ut av kontroll, b) Det forhindrer å legge til verdi til komponenter som allerede er mangelfulle og derfor reduserer den totale kostnaden for en defekt, og c) øker at den er begrenset til å være en begrensning av den som er begrenset til å være en gang, fordi mønstre.
Post Time: DEC-28-2021