مع استمرار نمو قطاعي السيارات الجديدة الموفرة للطاقة وأشباه الموصلات، تحظى حلقة رئيسية باهتمام متزايد: فحص جودة القطع. فمع ازدياد صرامة معايير الفحص، أصبح النموذج التقليدي المعتمد على الخبرة البشرية والفحص بالعيّنة عائقًا خفيًا أمام جودة المنتجات ورفع الطاقة الإنتاجية، في حين يبرز الفحص بال ultrasonic المدعوم بالذكاء الاصطناعي كحل جديد.
في 12 أكتوبر، حازت شركة هايكونغ فيجن (Hikvision) على "جائزة الأتمتة الصناعية" لتقنية الفحص بالأشعة فوق الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في معرض الصين الدولي للصناعة 2026 (CIIF)، وهو ما يؤكد فعالية هذا الأسلوب الذكي.
حسب المعلومات، ابتكرت Hikvision نمذجة بالذكاء الاصطناعي للإشارات الأولية للتصوير فوق الصوتي، والتحليل الكمي والتصنيف والتعرف عليها، وكأن خبيراً يقرأ الموجات قد "دُمج" مباشرة في الجهاز، مما يتيح قراءة عيوب قطع الغيار بدقة. هذا يحوّل "العمل التقني" الذي كان يعتمد في الماضي على الخبرة البشرية إلى عملية ذكية موحدة وآلية، مما يخفض فعلياً حاجز استخدام التقنية ويرفع القيمة الصناعية.
واضح للرؤية ومفهوم للقراءة
نموذج الموجات فوق الصوتية الكبير يقدم تحليلاً دقيقاً للإشارة الأصلية
تمامًا كما يتطلب قراءة التصوير بالألتراسونيك لجسم الإنسان أطباء متخصصين، فإن فحص القطع الصناعية بالألتراسونيك يتطلب أيضًا موظفين محترفين حاملين للشهادات. أدى هذا الحاجز العالي إلى أن ظلّت تقنية الألتراسونيك لفترة طويلة تُستخدم بشكل رئيسي في صناعات متخصصة مثل صناعات الفضاء الجوي، مما جعل من الصعب انتشارها في مشاهد صناعية أوسع.
استجابةً لهذه الاحتياجات الصناعية، اعتمدت شركة Hikvision على خبرتها التقنية العميقة في التصوير ومعالجة الإشارات لتطوير سلسلة منتجات الفحص غير الإتلافي بالموجات فوق الصوتية ذاتيًا وبشكل كامل، ما لم يحل تحدي التصوير "الرؤية الواضحة" فحسب، بل قام أيضًا لأول مرة في القطاع بنمذجة الإشارات فوق الصوتية الخام بالذكاء الاصطناعي وتحليلها كميًا وتصنيفها والتعرف عليها، مما يمكّن الجهاز من "قراءة" معلومات الجودة الكامنة خلف أشكال الموجات.
لكن لكي يقرأ الذكاء الاصطناعي جودة المنتج، يجب أولاً حل ثلاث صعوبات: كثرة "التشويش" في الإشارة، حيث تغطي العيوب الضعيفة بسهولة وترتفع نسبة الفقد في الكشف؛ وضعف الخوارزمية الأصلية عند تغيير نوع المادة بسبب ضعف القدرة على التعميم؛ وصعوبة التعرف على العيوب في القطع المعقدة وتحليلها كميًا.
ولذلك طوّرت هايكنج فيشن (Hikvision) عبر شبكة إعادة بناء الإشارة المعزّزة بالمعرفة ونموذج الموجات فوق الصوتية الضخم من بحثها الذاتي، حلولاً للتحديات الجوهرية في فحص جودة الموجات فوق الصوتية من أربعة أبعاد: أولاً، الفصل التكيفي للضوضاء لترشيح التداخل البيئي وجعل إشارات العيوب الضعيفة واضحة وقابلة للتمييز؛ ثانياً، دمج خبرة قراءة الموجات لدى المفتشين ذوي الخبرة في الخوارزمية، لمنح الذكاء الاصطناعي قدرة حكم تشبه "المهندس المخضرم"؛ ثالثاً، عبر التدريب الذاتي المسبق والنقل بعينات قليلة، ليكتسب النموذج قدرة تعميم "عابرة للمواد والمصنوعات"؛ رابعاً، تحقيق التحليل الكمي الآلي بحساب دقيق لموقع العيب وحجمه ونوعه ومساحته وعمق اللحام، حيث تبلغ دقة التعرف في المصفوفة الطورية 0.1 ملم، ويمكن التعرف على عيوب بمستوى 5 ميكرون في المكونات الدقيقة مثل مكثفات MLCC، وهي أدق من شعرة رأس بعشرات المرات.
"الآن، يمكن لمنتجات الموجات فوق الصوتية بالذكاء الاصطناعي وحدها إتمام قراءة العملية الكاملة بشكل مستقل، دون المساس بالفحص، مع كفاءة ودقة عاليتين." قال مسؤول منتجات الموجات فوق الصوتية في Hikvision إن فحص الموجات فوق الصوتية بالذكاء الاصطناعي أصبح قادراً في السيناريوهات النموذجية على تحقيق قراءة تلقائية كاملة للعملية بنسبة 100%.
"الفحص أثناء الإنتاج" على خط الإنتاج
دقة التعرف على العيوب ≥99.5%
بفضل قراءة الموجة عبر الإنترنت، تمكنت الفحوصات بالموجات فوق الصوتية من الانتقال مباشرة من المختبر إلى خط الإنتاج. وخلق التطبيق العملي في فحص مكونات المركبات ذات الطاقة الجديدة مثالاً على ذلك، حيث حققت خوارزميات التعلم العميق بالذكاء الاصطناعي حكماً تلقائياً من البداية إلى النهاية لنوع العيب وموقعه وحجمه، مع رفع كفاءة فحص القطعة الواحدة بنسبة تزيد عن 60% وكفاءة فحص القطع المعقدة بأكثر من 1 مرة، ليترقى الفحص اللاإتلافي بالموجات فوق الصوتية من الفحص بالعيّنات إلى وتيرة تلبي الفحص الشامل للدفعات، مع خفض ملموس لتكاليف التقييم اليدوي للصور والفحص المتكرر.
وبالإضافة إلى ذلك، فإن نمط النشر المرن المعتمد "لوحة تحليل الذكاء الاصطناعي + التكامل مع معدات غير قياسية" يخفض إجمالي استثمار الشركات بنسبة تزيد عن 50% مقارنة بشراء المعدات الكاملة مباشرة؛ كما أن تقليل الفحص المعدني الإتلافي بالعيّنات يخفض فقدان العيّنات والمواد بنسبة 80%، ويقلل أكثر من ذلك تكاليف إعادة العمل والخردة والتخلص من المنتجات غير المطابقة، ما يشكل قيمة مستدامة لخفض التكاليف ورفع الكفاءة. وفي أحد مشاريع التطبيق الفعلي، بلغت دقة التعرف على عيوب مكونات المركبات ذات الطاقة الجديدة ≥99.5%، ومعدل العيوب المفقودة ≤0.5%.
وحتى الآن، شكّلت هايكانغ للموجات فوق الصوتية مجموعة متكاملة من المنتجات تشمل مجهر الموجات فوق الصوتية، ومعدات أوتوماتيكية بثلاثة/أربعة/ستة محاور، وآلة الموجات فوق الصوتية الذكية المتكاملة، ومعدات محمولة، وأنواعاً متعددة من المجسات، مع تطبيقات عملية في سيناريوهات نموذجية مثل اللحام بالاحتكاك الخلط في السيارات، وMLCC، ورفيش توربينات الرياح من المواد المركبة.
وقال مسؤول منتجات الموجات فوق الصوتية في هايكانغ فيجن: "في ظل تسارع انتشار التصنيع الذكي اليوم، لم يعد فحص الجودة الحلقة الأخيرة في خط الإنتاج، بل أصبح معركة حاسمة تحدد تنافسية الصناعة. ونحن على يقين من أن هذا التعاون العميق بين 'الذكاء الاصطناعي + التصنيع' سيضخ طاقة ذكية متجددة للتنمية عالية الجودة للصناعة الصينية".