導磁材料AI智慧檢測模組 2025/01/20

鋼鐵製造後檢查表面裂痕與次表面內裂為關鍵製程品質指標，一般是透過螢光磁檢技術（MT）進行螢光顯影，螢光磁粉液表面殘留與流動分布不均易被誤判為工件瑕疵，人員誤判率＞20%，且人眼與皮膚易受黑光（UV）照射產生病變，如白內障。螢光磁粉液在待測物表面殘留與分布不均，影像上難以定義，需靠AI才能判別。

技術優勢及特色

AI瑕疵檢測模組

• 透過AI深度學習分割瑕疵檢測技術，可有效判別真／假瑕疵，正確率可達 ≥ 90%（人工檢出80%）。
• 降低人員依賴、增加設備競爭力。

螢光顯影與多軸同動取像系統

• 螢光顯影凸顯淺層內裂瑕疵特徵。
• 多組同動移動式取像模組，可於相同解析度條件下擴大取像範圍、原0.2 m取像範圍可提升至 12m。
• 較人工檢測時間縮短 55%。

瑕疵分佈可視化&即時回饋

• 以可視化介面呈現瑕疵分佈情形（含：瑕疵尺寸、位置...）。
• 依瑕疵分佈資訊回饋至研磨製程，即時進行後處理。

產業效益及商機

• 可應用產業：
  金屬加工（鑄造、鍛造、鋼棒）、鋼鐵（鋼胚、H型鋼）等產業。
• 應用實例：
  本技術模組已導入國內領頭鋼鐵廠，建置全國第一條表面缺陷檢測及去除設備產線，成功縮短50%檢測時間，正確率也提升10%（從80%到90%）。