Die automatisierte Röntgeninspektion (AXI) ist eine Technologie, die auf denselben Prinzipien wie automatisierter optischer Inspektion (AOI) basiert. Es verwendet Röntgenstrahlen als Quelle anstelle von sichtbarem Licht, um die Funktionen automatisch zu inspizieren, die normalerweise nicht versteckt sind.
Eine automatisierte Röntgeninspektion wird in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen verwendet, vorwiegend mit zwei Hauptzielen:
Prozessoptimierung, dh die Ergebnisse der Inspektion werden verwendet, um die folgenden Verarbeitungsschritte zu optimieren.
Anomalie-Erkennung, dh das Ergebnis der Inspektion dient als Kriterium, um einen Teil abzulehnen (für Schrott oder Nacharbeit).
Während AOI hauptsächlich mit der Elektronikherstellung verbunden ist (aufgrund der weit verbreiteten Verwendung in der PCB -Herstellung), hat Axi einen viel größeren Anwendungsbereich. Es reicht von der Qualitätsprüfung von Leichtmetallrädern bis zum Nachweis von Knochenfragmenten in verarbeitetem Fleisch. Wo immer eine große Anzahl sehr ähnlicher Elemente gemäß einem definierten Standard erzeugt werden, ist die automatische Inspektion unter Verwendung einer erweiterten Bildverarbeitungs- und Mustererkennungssoftware (Computer Vision) zu einem nützlichen Instrument geworden, um die Qualität zu gewährleisten und die Ertrag in der Verarbeitung und Herstellung zu verbessern.
Mit der Weiterentwicklung der Bildverarbeitungssoftware sind die Zahlanwendungen für die automatisierte Röntgeninspektion enorm und ständig wachsen. Die ersten Anwendungen begannen in Branchen, in denen der Sicherheitsaspekt von Komponenten eine sorgfältige Überprüfung jedes produzierten Teils erforderte (z. B. Schweißnähte für Metallteile in Kernkraftwerken), da die Technologie am Anfang voraussichtlich sehr teuer war. Mit einer breiteren Einführung der Technologie wurden die Preise jedoch erheblich gesunken und eröffnete die automatisierte Röntgeninspektion bis zu einem viel breiteren Feld- teilweise wieder durch Sicherheitsaspekte (z. B. Erkennung von Metall, Glas oder anderen Materialien in verarbeiteten Lebensmitteln) oder zur Erhöhung der Ausbeute und zur Optimierung der Verarbeitung (z.[4]
Bei der Massenproduktion komplexer Gegenstände (z. B. in der Elektronikherstellung) kann ein frühzeitiger Nachweis von Defekten die Gesamtkosten drastisch senken, da sie verhindert, dass defekte Teile in nachfolgenden Herstellungsschritten verwendet werden. Dies führt zu drei Hauptvorteilen: a) Es bietet Feedback zum frühestmöglichen Zustand, dass Materialien defekt sind oder Prozessparameter außer Kontrolle geraten sind, b) sie verhindert, dass bereits defekte Komponenten einen Mehrwert für Komponenten haben, und senkt daher die Gesamtkosten eines Defekts, und c). Es erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Felzdefehler bei der Erkennungstestung bei der Aufnahme des Stückens nicht zu einer zukorrigierten Stufe bei der Funktionsstunde bei der Funktionsstunde bei der Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionsstunde durch die Funktionssteuerung jedoch jedoch bei der Aufgabe des Stags, erhöht werden.
Postzeit: Dez.-28-2021