تقدم هذه الورقة معلومات عن التقنيات والأساليب الخاصة بكشف وتصنيف المواد المطورة في سبائك الألومنيوم استناداً إلى الذكاء الاصطناعي. أولا لمحة عن أهمية الذكاء الاصطناعي في نوعية المطروقات سبائك الألومنيوم، ثم تورد تفاصيل استخدام تكنولوجيات مثل التعلم العميق، رؤية الكمبيوتر إجراء عمليات الرصد المطروقات سبائك الألومنيوم والعيوب التعرف عليها. يعمل مع الخطوات، ثم ناقشت لخوارزميات التعلم على أساس تنميطهم والآلات تصنيف المطروقات سبائك الألومنيوم، من أجل تحديد التكنولوجيات التي وأخيرا، تم تلخيص مزايا الذكاء الاصطناعي في كشف وتصنيف المواد المطورة في سبائك الألومنيوم والتوجهات المستقبلية.
وقد صبغت سبائك الألومنيوم كمادة أساسية أساسية في تصنيع المعدات المتطورة، وتؤثر جودتها بشكل مباشر على أداء المعدات وعمرها. فأساليب الكشف اليدوية التقليدية غير ذاتية وغير فعالة وغير قادرة على تلبية احتياجات واسعة النطاق وعالية الدقة للكشف عن الجودة. ومن ثم، فإن تقنيات كشف الجودة وتصنيف المعادن المطاورة في سبائك الألومنيوم، القائمة على الذكاء الاصطناعي، مهمة.
ويعد التعلم المتعمق فرعا مهما في مجال الذكاء الاصطناعي، ويتحقق التجريد والتعلم من مستويات المدخلات من خلال بناء نماذج الشبكات العصبية العميقة. وفي اختبارات جودة المكونات في سبائك الألومنيوم، يمكن استخدام تقنيات التعلم المتعمق لتحليل صور الكشف بالأشعة السينية والتصوير فوق الصوتي، وما إلى ذلك، من أجل التعلم الآلي واستخراج الخصائص الواردة في الصور من أجل التحديد الدقيق للعيوب. وتغلب هذه الطريقة على أوجه القصور مثل الذاتية والإرهاق في الاختبارات اليدوية التقليدية، مما يزيد من دقة الاختبارات وكفاءتها.
ومن التكنولوجيات الهامة الأخرى للذكاء الاصطناعي التصوير المرئي المحوسب، الذي يهدف إلى تحديد الأهداف وتتبعها وفهمها من خلال معالجة وتحليل الصور أو أشرطة الفيديو. وفي التعرف على العيوب الطباعية في سبائك الألومنيوم، يمكن الكشف عن العيوب السطحية للأقمشة والتعرف عليها باستخدام تكنولوجيا بصرية حاسوبية. ويتم التعرف على أوجه القصور وتحديد مواقعها آليا عن طريق اتخاذ خطوات من قبيل المعالجة المسبقة للصور المطورة واستخراج الخصائص وتصميم أجهزة التصنيف. وقد أدى هذا النهج إلى زيادة كبيرة في سرعة ودقة تحديد العيوب، وقدم دعما قويا لمراقبة الجودة في صفائح سبائك الألومنيوم.
فالتعرف على النماذج والتعلم الآلي هما تكنولوجيتان أساسيتان للذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى التعرف على النماذج وتصنيفها آليا من خلال التعلم والتدريب على البيانات. ويمكن استخدام هذه التقنيات في التعرف على المعادن المطاطية في سبائك الألومنيوم في التعلم وتصنيف خصائص الأشكال والأحجام والمواد وما إلى ذلك، من أجل التحديد والتصنيف الآليين لأنواع مختلفة من المعادن. ومن شأن هذا النهج أن يحسن إلى حد كبير كفاءة الإنتاج ونوعية المنتجات، ويقلل من الأخطاء والتكاليف المرتبطة بالتصنيف اليدوي.
وقد أتاحت تقنيات نوعية وتصنيف المواد المطاورة في سبائك الألومنيوم، القائمة على الذكاء الاصطناعي، مزايا عديدة لإنتاج واستخدام هذه المواد، بما في ذلك تحسين دقة الكشف وكفاءته، وخفض تكاليف الإنتاج، وتحسين عمليات الإنتاج، وما إلى ذلك. وفي المستقبل، ومع تطور تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي وابتكارها، سيصبح كشف الجودة وتصنيف المطاحن المصنوعة من سبائك الألومنيوم أكثر ذكاء وأتمتة ودقة. وفي الوقت نفسه، من المتوقع أن تطبق هذه التكنولوجيات على نطاق أوسع، وأن تعزز التنمية النوعية في الصناعة التحويلية.
