Este trabalho apresenta técnicas e métodos baseados em inteligência artificial para inspeção de qualidade e classificação e identificação de peças forjadas de ligas de alumínio. Primeiro resume a importância da inteligência artificial em alumínio peças forjadas testes de qualidade, e uma descrição pormenorizada de aprendizagem profunda, visão computacional e outras técnicas de alumínio peças forjadas defeito detectar e identificar os princípios e medidas de qualidade, e depois discute a aprendizagem baseada em reconhecimento de padrões e algoritmo de peças forjadas, técnica de classificação de alumínio Finalmente, resumiu as vantagens da inteligência artificial na detecção de qualidade de forjamento de liga de alumínio e identificação de classificação e direção de desenvolvimento futuro.
Como o principal material de base para a fabricação de equipamentos high-end, as peças forjadas de liga de alumínio afetam diretamente o desempenho e a vida útil do equipamento. Os métodos tradicionais de inspeção manual apresentam problemas de subjetividade e ineficiência, não atendendo às necessidades de inspeção de qualidade em larga escala e alta precisão. Portanto, a tecnologia baseada em inteligência artificial para inspeção de qualidade e classificação e identificação de peças forjadas de liga de alumínio é de grande importância.
A aprendizagem profunda é um importante ramo da inteligência artificial que permite a abstração e a aprendizagem de dados de entrada camada por camada através da construção de modelos de redes neurais profundas. Na inspeção de qualidade de forjamento de liga de alumínio, pode usar a tecnologia de aprendizagem profunda para analisar as imagens de inspeção de forjamento, como raios-x, ultra-som, e automaticamente aprender e extrair as características nas imagens para obter uma identificação precisa dos defeitos. Este método supera as desvantagens da inspeção manual tradicional, como a subjetividade e a facilidade de fadiga, aumentando a precisão e eficiência da inspeção.
A visão computacional é outra importante técnica de inteligência artificial, que permite o reconhecimento, rastreamento e compreensão de objetos através do processamento e análise de imagens ou vídeos. Na identificação de defeitos de forjamento de liga de alumínio, a tecnologia de visão computacional pode ser usada para detectar e identificar os defeitos de superfície das peças forjadas. A identificação e localização automática de defeitos como fissuras superficiais, poros e inclusões são realizadas através das etapas de pré-processamento das imagens forjadas, extração de características e projeto do classificador. Este método melhora muito a velocidade e a precisão da identificação de defeitos e fornece um forte apoio para o controle de qualidade de peças forjadas de liga de alumínio.
O reconhecimento de padrões e o aprendizado de máquina são as tecnologias centrais da inteligência artificial. Os dados são aprendidos e treinados para permitir o reconhecimento automático e a classificação de padrões. No reconhecimento de classificação de forjamento de liga de alumínio, essas técnicas podem ser usadas para aprender e classificar as características do forjamento, como forma, tamanho, material, etc., para realizar o reconhecimento automático e classificação de diferentes tipos de forjamento. Este método pode melhorar consideravelmente a eficiência da produção e a qualidade do produto, reduzindo os erros e os custos da classificação manual.
A tecnologia de detecção e classificação e identificação de qualidade de forjamento de liga de alumínio baseada em inteligência artificial traz muitas vantagens para a produção e aplicação de forjamento de liga de alumínio, incluindo melhorar a precisão e eficiência de detecção, reduzir os custos de produção, otimizar o fluxo de produção, etc. No futuro, com o desenvolvimento contínuo e a inovação da tecnologia da inteligência artificial, a inspeção da qualidade e a identificação da classificação das peças forjadas da liga de alumínio serão mais inteligentes, automatizadas e precisas. Ao mesmo tempo, espera-se que estas tecnologias sejam aplicadas em áreas mais amplas, impulsionando o desenvolvimento de alta qualidade na indústria transformadora.
