AI音頻非破壞檢測技術 2024/03/27

簡介 Introductions

金屬製品內部缺陷的傳統檢測方法，如：磁粉探傷、破壞性試驗、人工顯微鏡檢測，存在效率低落、仰賴經驗問題，且若未能及早攔截瑕疵品，將造成大量後加工與報廢損失，提高生產成本，也無法符合減碳與永續發展趨勢，嚴重影響企業競爭力。

技術優勢及特色

聲音圖像化AI智慧辨識

• 聲音圖像化技術，捕捉金屬聲音指紋。
• 採AI深度學習與注意力機制，分析敲擊聲音，自動辨識內部缺陷，準確度達95%。

成本降低數據優化

• 智慧篩選樣本，降低標註成本達70%以上。
• 檢測準確率較人工辨識提升13%。
• 數據系統化，可動態優化模型。

自動化與標準化

• 標準化學習流程，優化人工經驗判斷。
• 效率提升，可由抽檢提升為自動化全檢。
• 適用多種零組件，無需破壞即可檢測。

產業應用及商機

• 可應用產業
• 金屬製造業、半導體設備零組件製造業。
• 應用實例
• 本技術成功導入台灣最大粉末冶金廠，應用於電動車煞車系統零件檢測。將檢測準確率從85%提升至98%以上，大幅減少後加工與報廢損失，每年減少約433噸CO2e碳排量，有效推動製造業邁向智慧化與永續發展。