X|approver
实现缺陷分析流程自动化的软件
工业公司正在竭力提升检测自动化程度，以便应对多种全新的技术与流程。 自动化的一个关键领域是在检测期间自动查找缺陷，从而快速改善检测目标质量。 Waygate Technologies 将其 X 射线和 CT 检测系统的全面专业知识与最新的人工智能 (AI) 机器学习软件相结合，帮助从铸件到电子产品和电池等各种工业领域稳定地自动查找缺陷。
通过 X|approver，Waygate Technologies 提供预置人工智能的 ADR 软件 （自动缺陷识别），其中的可训练算法能够评估各种部件的组件质量，并且可自动检测 CT 图像中的细微缺陷。 软件通过 ADR 提供独特的特性分析，可用于“合格/不合格”判定和全自动 CT 工作流程。
ADR 由此开始
X|approver 包含完整直观的工作流程管理，以及在自动决策生产背景下运行的综合 ADR 库。 此外，报告功能可以使您能一目了然地发现生产中潜在的负面趋势。经授权的操作人员都可以对经扫描的样品进行参数设置（如用于高精度的过量问题检测），并且随着时间的推移，算法会变得更加精确。
高度一致的缺陷分析结果能够减少高素质操作人员的工作量，从而帮助公司减少对于操作人员的依赖性。
AI X 射线和 CT ADR 解决方案可以结合 X|approver 或 InspectionWorks 分析仪云平台使用。此外，还提供用于 3D 铸件检测的 Speed|ADR，用于电子焊点和裂纹检测的 ADR，以及辅助识别的现场射线照相软件。
亮点
优势
利用机器学习实现可靠的 CT ADR 评估
- 吞吐量提高 5 至 10 倍，助力一致性的评估
- 大幅减少废品，显著降低成本
- 支持精确的人工智能自动化决策，提高质量
- 持续扩展的软件库
- 大幅减少操作时间和专家分析时间达到 90% 以上
特点
基于人工智能的本地部署 ADR 软件（自动缺陷识别），具有特定的可教授算法，用于评估组件的质量
- 可教授性、内置报告、多用户以及可自定义的颜色选择器
- 用于电池质量诊断的特定特性，例如精确的电极对齐测量，且支持对多种类型电池的检测。
- 从图像到 3D 体积的全面机器学习流水线的工作流程特性
- 对用户采集的图像集进行真实数据标注
- 真实数据标注准备工作：利用训练数据点的新信息重新训练推理模型
应用
Waygate Technologies 正在为工业 X 射线 ADR 建立一个庞大的可训练库、人工智能和其他算法。 已有或正在研究的解决方案涵盖如下领域：
- 电池
- 铸件（裂缝、空隙、杂质颗粒）
- 现场射线照相（壁厚、航空裂缝、颗粒）
- 电子产品（PCBA 接头、半导体等）
X|approver 是一款本地部署的 ADR 软件，用于实现缺陷分析工作流程自动化。一般特性包括可教授性、内置报告功能、多用户以及可自定义的颜色选择器。 它同样包括用于电池质量诊断的特定特性，例如精确的电极对齐测量，且支持对多种类型电池的检测。
X|approver 具备工作流程特性，可通过图像和 3D 体积实现在整个学习过程中均非常重要的完整机器学习流水线。 它支持对用户获取的图像集进行真实标注。 真实标注准备工作可由用户或 Waygate Technologies 的咨询人员完成。 一旦获取特定结构或缺陷集的基本事实，就可以利用训练数据点的新信息重新训练推理模型。
电池技术是 Waygate Technologies ADR（高级缺陷识别）工作的重点。在锂离子电池电极的制造过程中，很难避免某些类型的缺陷，此类缺陷会影响电池的整体性能和使用寿命。
运行 X|approver 的 Waygate Technologies ADR 电池解决方案为汽车（电动汽车、电动卡车）和电子产品（例如手机）等不同行业提供支持。 软件不受电池类型的限制，适用于圆柱形、方形和软包形的电池。 随着下一代电池进入市场，该软件还能接受重新训练和调整，以适应电池技术的不断发展。
Waygate Technologies 的 ADR 电池解决方案支持检测多种不同的缺陷和功能，以对电池问题进行分析。 首先，该解决方案可检测阴极和阳极的定位和长度。 其次，通过机器学习可计算悬空出口角度（针对最大阴极长度的邻近关系），以及弯曲角和间距。最后，该软件还能却确定电极范围是否符合高性能电池的公差要求。在后端运行的容积配准可对齐 CT 容积，帮助机器学习达到极高的准确度，从而生成出色的分析结果。
