AI Reconstruction

AI Reconstruction: 딥러닝으로 한계를 뛰어넘다

니콘의 AI Reconstruction은 인공 지능(AI) 기반 이미지 증강 자동화를 통해 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캐닝에 획기적 혁신을 불러오고 있습니다. 각 고객의 요구에 맞게 조정되고 새로운 수준의 속도와 품질을 제공하여 생산성을 가속화하는 동시에 우수한 결함 감지를 가능하게 합니다.

새로운 수준의 속도

니콘의 혁신적 AI Reconstruction은 딥러닝을 활용하여 산업용 CT 경험에 획기적인 변화를 가져옵니다. 이는 스캔 아티팩트와 관련 정보를 구별하도록 학습되므로, 사용자는 자신의 특정 요구에 맞게 조정된 자동화된 증강기법을 활용하여 기존의 표준 CT에서는 볼 수 없었던 미세한 결함을 감지함과 동시에 일상적인 검사 속도를 높일 수도 있습니다.

AI Reconstruction은 정밀 결함 감지와 높은 처리량을 요구하는 실험실과 생산 환경에 이상적입니다. 주요 분석 패키지와 원활하게 통합할 수도 있으므로 AI Reconstruction의 관련 분야로는 자동차, 항공우주, 제조 등이 있습니다.

제품 하이라이트

딥러닝 AI

니콘의 AI Reconstruction은 딥러닝의 엄청난 잠재력을 활용하여 기존의 CT 스캐닝의 한계로 작용했던 제약조건을 해소합니다. AI Reconstruction은 스캔 아티팩트와 관련 정보를 구별하도록 자체 모델을 학습시킴으로써 노이즈를 필터링하고 이미지 선명도를 향상시켜 각 고객의 요구에 맞는 뛰어난 스캔 품질과 속도를 제공합니다.

우수한 이미지 품질

AI Reconstruction은 고속 CT 영상에서의 획기적인 발전을 의미합니다. AI 기반 개선 기술은 기존 CT 스캔에서는 포착할 수 없었던 미세한 제품 결함도 감지합니다. 이제 구성품을 최고 수준으로 쉽게 분석할 수 있어 생산 속도를 유지하면서 검사 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

향상된 스캔 속도

AI Reconstruction은 스캔 속도를 획기적으로 증가할 뿐만 아니라 향상된 이미지 선명도를 제공하여 CT 사용자가 신속한 결과를 얻는데 장애가 되었던 기존의 한계를 해결합니다. 이제 고객은 정확도에 지장을 주지 않고도 고속으로 스캔할 수 있으며, 하루에 더 많은 장치를 검사하면서도 여전히 미세한 결함을 포착할 수 있습니다.

신뢰성과 반복성

AI Reconstruction은 안정적인 대량 생산 또는 일반 배치(batch) 테스트 워크플로우에 적응형 자동화 솔루션을 구현합니다. 이 기술은 선도적인 분석 플랫폼과 통합되며, 니콘의 숙련된 애플리케이션 엔지니어링 팀이 개별 고객의 요구에 맞게 AI 모델을 미세 조정합니다.

산업 애플리케이션

자동차

차세대 운송 수요를 충족하기 위해 물량이 증가함에 따라 자동차 업계에서는 공장 생산 기대치를 충족하는 더 높은 수준의 품질 관리 자동화를 요구하고 있습니다. AI Reconstruction은 평가 생산성 증가를 통해 니콘의 조립 라인 서비스를 강화합니다.

배터리

급속도로 발전하는 배터리 및 전동화 산업의 경우, 특히 리튬이온 배터리 셀의 성능과 안전성 향상에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 니콘은 이미 많은 배터리 제조업체의 선도적인 파트너인 만큼, AI Reconstruction은 LiB 셀 생산 문제를 염두에 두고 설계되었습니다.

항공 우주

효율성, 신뢰성, 안전성은 항공우주 산업의 핵심입니다. 이러한 측면에서 니콘의 모든 AI 모델은 강력한 프로세스에 따라 학습되고 검증되어 의도된 애플리케이션에 대해 안정적이고 신뢰할 수 결과를 보장한다는 점에 주목하셔야 합니다.

주물

주물부터 가공 부품, 최첨단 3D 프린팅에 이르기까지 금속 가공품은 많은 산업 시장의 근간을 이루고 있습니다. 반복적인 스캐닝이 필요한 모든 애플리케이션에서 AI Reconstruction이 제공하는 속도 및 이미지 품질 향상의 이점을 활용할 수 있습니다.

의료기기

의료기기 및 의약품은 지구상에서 가장 까다로운 환경에서 생산되므로 아주 작은 불량도 허용되지 않습니다. AI Reconstruction을 통해 사용자는 이러한 품질 요구를 충족하는 동시에 실험실에서 샘플 부품 처리량을 높일 수도 있습니다.

학술 연구

학술 연구의 경우 코어 샘플, 화석, 새로운 복합재 혼합물, 최첨단 합금 등의 가장 다양한 품목 중 일부를 스캐닝해야 합니다. AI Reconstruction을 통해 모든 규모의 연구 실험실에서 보다 안정적인 분석 결과로 더 큰 배치(batch)를 처리할 수 있습니다.

전자 부품

마이크로칩부터 PCB 어셈블리까지 전자 제품은 충분한 시간 없이는 스캐닝이 어려울 수 있습니다. 이 분야에는 다양한 요구 사항이 있으므로 니콘은 클라이언트 요구 사항을 평가하고 하드웨어, 소프트웨어, 분석 기법 등의 특정 요구를 충족하는 완전한 솔루션을 제공하고 있습니다.

FAQ

AI Reconstruction은 자동차, 항공우주 부문부터 의료기기, 리튬 이온 배터리에 이르기까지 모든 산업 분야의 부품에 대한 CT 스캔 성능을 개선합니다. 반복적인 스캐닝이 필요한 모든 애플리케이션에서 속도 및 이미지 품질 향상의 이점을 활용할 수 있습니다.

니콘은 유럽연합의 ‘신뢰할 수 있는 인공지능을 위한 윤리 가이드라인(Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)’을 염두에 두고 AI Reconstruction을 개발했습니다. 모든 AI 모델은 강력한 프로세스에 따라 학습되고 검증되어 의도된 애플리케이션에 대해 안정적이고 신뢰할 수 결과를 보장합니다.

AI Reconstruction을 뒷받침하는 딥러닝 모델링은 유용한 정보와 스캔 아티팩트(예: 노이즈, 빔 경화) 간의 차이를 구별하도록 학습됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 스캔 아티팩트가 제거되어도 미세한 세부 사항의 선명도를 유지할 수 있습니다.

반복적인 스캔에서 이미지 품질 개선이나 처리량 증가가 필요한 모든 애플리케이션에서는 AI Reconstruction의 이점을 활용할 수 있습니다. 품질 보증 및 실패 분석 실험실에서 보다 안정적인 분석 결과로 더 큰 배치를 처리할 수 있으며, AI Reconstruction을 통해 품질 관리 및 폐쇄 루프 공정 제어를 위한 생산 라인의 스캔 속도를 획기적으로 높일 수도 있습니다.

AI Reconstruction은 산업용 CT 시스템 VOXLS 제품군을 포함하여 모든 니콘 CT 시스템에서 작동하도록 개발되었습니다. 니콘은 클라이언트 요구 사항을 평가하고 하드웨어, 소프트웨어, 분석 기법 등의 특정 요구를 충족하는 완전한 솔루션을 제공하고 있습니다.

두 솔루션 모두 니콘의 자체 딥러닝 AI 지식을 기반으로 하고 있지만 동일하지는 않습니다. 하지만 두 제품의 목표는 서로 다릅니다.   LiB.Overhang Analysis는 리튬이온 배터리 셀의 양극 오버행 영역의 임계 치수를 정확하게 측정합니다. AI Reconstruction에서 해당 분석을 수행하지는 않지만, 대신 이미지 품질을 개선하여 업계 표준 소프트웨어를 활용하면 스캔을 쉽게 분석할 수 있도록 합니다. 이는 AI Reconstruction의 적용 범위가 훨씬 더 넓다는 것을 의미합니다.

VOXLS 30 시리즈

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CT 자동화

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XT H 시리즈

Nikon의 적응형 마이크로포커스 CT 시스템은 소형 플라스틱 커넥터부터 R&D용 알루미늄 주물까지의 부품에 대한 고해상도 검사, 고장 분석 및 제품 품질 관리가 가능합니다.
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