Fraunhofer Institute for Ceramic Technologies and Systems IKTSAdvanced NDT
인더스트리 4.0 관련 테스트의 범위에서는 다양한 소스에서 방대한 양의 프로세스 데이터가 축적되고 분석되어야 합니다. 이미 결정된 매개변수나 추가로 측정된 매개변수로부터 추가 정보를 얻기 위해 적절한 방법을 적용할 수 있습니다. 프라운호퍼 IKTS는 기존 및 새로운 NDT 방법을 최적화하여 고객이 이 귀중한 정보를 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다.
비파괴 검사
패턴 인식
패턴 인식을 통해 테스트 대상은 측정 신호, 예를 들어 능동적 또는 수동적으로 획득한 음향 신호, 이미지 또는 온도 값과 같은 기타 매개변수를 통해 분류할 수 있습니다. 이러한 데이터에 "기어에 결함이 없습니다" 또는 "밸브가 수명의 80%에 도달했습니다"와 같은 의미를 부여하는 것이 패턴 인식에서의 주된 특징 입니다.
프라운호퍼 IKTS는 패턴 인식 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있습니다. 개발된 알고리즘은 이미 기계 공학, 자동차, 유리, 종이, 섬유, 시계 및 시계 제조 산업과 같은 다양한 응용 분야에서 성공적으로 테스트 및 사용되었습니다.
기술적 세부사항
- 테스트 방법 및 센서 측정 원리 및 유형에 구애받지 않음
- 다양한 센서 데이터 조합 가능
적용 분야
- OK/NOK 분석
- 서비스 수명 예측
- 균열, 개재물 및 충격 손상 감지
- 마모 모니터링
- 부품, 기계 및 플랜트의 상태 모니터링
- 생산 공정 모니터링
Hardware module for pattern recognition.
Robot-assisted measurement and AI-based data analysis extend the range of applications for NDT methods.
머신 러닝
인공 지능의 하위 영역인 머신 러닝은 기존의 대규모 데이터 집합에서 학습하는 프로세스입니다. "암기적인 학습"이 아니라 알려진 예제, 훈련 데이터의 패턴과 규칙성을 인식하여 프로세스가 수행됩니다. 훈련 과정에서 일반화된 모델이 만들어지고 관찰되지 않은 새로운 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
프라운호퍼 IKTS는 심층 신경망(DNN) 교육을 위한 딥 러닝, HMM(은닉 마르코프 모델)을 위한 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 또는 SVM(서포트 벡터 머신)을 위한 볼록 최적화와 같은 특수 기계 학습 프로세스를 사용합니다. 예를 들어, 동일한 부품 또는 유사한 부품의 추가 시리즈에 대해 특수 교육 소프트웨어를 사용하면 새 모델을 쉽게 학습할 수 있습니다.
서비스 범위
- 인식 및 훈련 소프트웨어
- 하드웨어 모듈
- 데이터 분석 및 평가
- 완전한 시스템의 고객별 개발
NDT 지원 시스템
인더스트리 4.0의 또 다른 특징은 기술을 다루는 인간을 지원하기 위한 지원 시스템에 초점을 두고 있습니다. 프라운호퍼 IKTS는 테스트 시스템 제어를 위한 코그너티브 사용자 인터페이스(UI)를 개발하고 있습니다. 이 코그너티브 UI는 사용자와 테스트 시스템 간의 자연스러운 소통을 가능하게 합니다. 따라서 사용자는 사전 지식이나 특별한 명령을 배울 필요가 없습니다. 인터페이스는 테스터의 작업 방식과 테스팅 작업에 독립적으로 적용됩니다. 또한 개별 사용자의 행동을 학습하고 다양한 통신 옵션(예: 음성, 터치 및 제스처)을 통해 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 이것은 시험 표본에 대한 접근이 어렵거나 위험할 때, 시험자가 시험 장비를 작동하는 데 도움이 될 수 있습니다(예: 방사성 오염 환경). 프라운호퍼 IKTS에서 개발한 인지 사용자 인터페이스는 자율적이라는 장점이 있습니다. 인터넷 연결이나 무선 네트워크가 필요하지 않습니다. 또한 하드웨어 모듈은 테스트 장비의 리소스를 사용하지 않습니다. 철저한 정보 보안을 위해 데이터는 장치에만 보관되며, 기본적으로 타사 공급자의 외부 서버나 클라우드로 전송되지 않습니다.
기술적 세부사항
- 무선 네트워크 또는 인터넷 연결 없이 사용 가능
- 사용자 음성 입력을 타사 서버로 전송하지 않음
- 비접촉 통신 가능
적용 분야
유지 보수, 수리 및 운영(MRO):
- 대규모 기술 인프라
- 항공우주
- 산업 및 플랜트 엔지니어링
- 인간-기계 간 상호작용
- 장비 및 플랜트 제어
서비스 범위
- 인식 소프트웨어
- 하드웨어
- 교육 소프트웨어
- 고객 맞춤형 개발