AI赋能X-Ray气泡检测，让复杂内部缺陷识别更稳定

从人工观察走向AI识别

针对复杂X-Ray图像中的气泡检测需求，VMAX将人工智能算法引入内部缺陷检测流程。系统通过对X-Ray图像中的目标区域进行智能分析，自动识别焊接区域内部的气泡特征，并对检测结果进行综合判断。

与单纯依赖固定图像规则的方法相比，AI检测更加适合处理实际生产中存在的复杂情况。

• 尺寸较小的微小气泡
• 灰度差异较弱的气泡
• 形状不规则的气泡
• 多个气泡分散或聚集的情况
• 受到背景结构干扰的气泡
• 不同位置、不同成像条件下的气泡

从发现缺陷到量化分析

AI检测并不仅仅是把气泡找出来。在识别目标区域后，系统可以进一步对检测结果进行分析，并结合工艺要求输出气泡面积、比例及判定结果，为生产质量控制提供更加直观的数据依据。

这样可以将原本依赖人员经验的X-Ray图像判断，逐步转化为更加标准化的检测流程。

• 图像采集 → AI识别 → 缺陷分析 → 自动判定 → 结果输出

面向复杂工艺场景的AI检测

实际生产中的X-Ray图像往往并不理想，不同产品、材料、结构以及成像条件都会对缺陷识别造成影响。

因此，AI气泡检测的价值并不只是针对某一种标准样品，而是针对实际工艺中更加复杂的检测场景，提高系统对不同缺陷形态的适应能力。对于传统图像处理较难稳定解决的检测问题，可以通过AI建立更加灵活的缺陷识别能力，在保证检测效率的同时，降低人工判定带来的差异。

AI与X-Ray检测的结合

X-Ray负责“看见内部”，AI负责“理解图像”。二者结合后，可以进一步提升内部缺陷检测的自动化程度，使X-Ray检测从传统的图像观察工具，逐步发展为面向生产质量控制的智能检测工具。

VMAX持续将AI技术应用于工业X-Ray检测场景，针对实际生产中的复杂缺陷进行优化，为电子制造、焊接检测及精密工业检测提供更加智能化的视觉分析能力。

让内部缺陷更容易被发现，让检测结果更加稳定、客观。