October 21, 2025
AI-Corr Smart Salt Spray Tester là một hệ thống thử nghiệm ăn mòn thế hệ tiếp theo tích hợp trí tuệ nhân tạo để xác định lại độ chính xác, hiệu quả,và khả năng sử dụng dữ liệu trong thử nghiệm, nền tảng này sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ quan trọng, giảm lỗi của con người và cung cấp thông tin chi tiết có thể thực hiện trong thời gian thực.hàng không vũ trụ, thiết bị y tế và kỹ thuật chính xác, và tuân thủ các tiêu chuẩn chính như ASTM B117, ISO 9227 và IEC 60068-2-11 (đối với các thành phần điện tử).Ưu điểm chính của nó bao gồm một 90% giảm nhập dữ liệu bằng tay, phát hiện ăn mòn sớm 24 giờ và xác nhận thử nghiệm nhanh hơn 30% Ứng dụng các điểm khó khăn lâu dài của quy trình làm việc thử nghiệm truyền thống, chẳng hạn như xác định lỗi chậm,Phân tích thủ công không nhất quán, và thời gian ngừng hoạt động không được lên kế hoạch do sự cố đột ngột của các thành phần.
Giá trị của AI-Corr® xuất phát từ ba chức năng thông minh liên kết với nhau, mỗi chức năng được thiết kế để loại bỏ sự thiếu hiệu quả của các hệ thống truyền thống.phát hiện ăn mòn AI thời gian thực của nó vượt xa so với giám sát trực quan cơ bản: nó được trang bị camera hình ảnh máy tính tốc độ cao 4K (bắt giữ 30 khung hình mỗi giây) để theo dõi ngay cả những thay đổi bề mặt ở mức micron, kết hợp với một thuật toán học sâu được đào tạo trên hơn 100,000 mẫu ăn mòn trên hơn 20 loại kim loại và lớp phủ. thuật toán này không chỉ phân loại các giai đoạn phổ biến như rỉ sét bề mặt nhẹ hoặc hư hỏng lỗ nó cũng thích nghi với các sắc thái cụ thể của vật liệu: cho hợp kim nhôm,nó ưu tiên phát hiện 灰白色 灰白色 灰白色 灰白色 灰白色Đối với thép phủ, nó phân biệt giữa blister coating (một tiền thân của ăn mòn) và cách trầy xước bề mặt (không ăn mòn) ; và đối với các vật liệu bán dẫn tinh tế như liên kết dây đồng,nó phóng to vào vi khắc không thể nhìn thấy bằng mắt thường ngay cả khi phóng to 10xMột công ty bán dẫn tận dụng khả năng này phát hiện ra các lỗ nhỏ trên các gói chip đồng 24 giờ trước khi kiểm tra thủ công trước đó.Đội số 000 đơn vịHệ thống cũng gửi cảnh báo cấp: các bất thường nhỏ (ví dụ: một điểm rỉ sét nhỏ, ổn định) kích hoạt thông báo trong ứng dụng,trong khi các vấn đề quan trọng (e.g, một đợt tăng gấp 5 lần tỷ lệ ăn mòn) gửi email và SMS ngay lập tức cho các thành viên chủ chốt của nhóm, đảm bảo không có rủi ro nào bị bỏ lỡ.
Thứ hai, khả năng bảo trì dự đoán và ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động của nó phân tích một lượng lớn dữ liệu sử dụng thời gian thực và lịch sử để dự đoán tình trạng thành phần:nó theo dõi sự mòn của vòi sương mù (bằng cách theo dõi biến động áp suất), tính toàn vẹn của niêm phong buồng (thông qua tỷ lệ rò rỉ độ ẩm) và độ tinh khiết của dung dịch muối (bằng cách đo lường sự thay đổi tính dẫn), sau đó sử dụng mô hình dự đoán để tính toán thời gian sử dụng còn lại cho mỗi bộ phận.Ví dụ:, nếu áp suất của vòi phun chuyển từ tối ưu 2,5 psi đến 2,3 psi trong 100 giờ,hệ thống sẽ cảnh báo người dùng rằng fog nozzle requires cleaning in 12 hours thay vì chờ đợi nó tắc nghẽn giữa thử nghiệmMột phòng thí nghiệm kỹ thuật chính xác chạy các thử nghiệm 18 giờ mỗi ngày báo cáo cắt giảm sự gián đoạn liên quan đến bảo trì 75% sau khi chuyển sang AI-Corrhọ sẽ mất 3~4 chu kỳ thử nghiệm mỗi tháng do tắc nghẽn vòi phun đột ngột hoặc lỗi cảm biếnHệ thống cũng ghi lại tất cả các hoạt động bảo trì (ví dụ, Nozzle được làm sạch vào ngày 2024-05-10 ) và liên kết chúng với dữ liệu thử nghiệm,làm cho nó dễ dàng theo dõi nếu kết quả thử nghiệm bị ảnh hưởng bởi hiệu suất của thành phần.
AI-Corr chuyển đổi kiểm tra ăn mòn từ một quy trình "chờ và kiểm tra" thành một quy trình "làm dự đoán và hành động", Giám đốc kiểm tra thông minh của TOBO GROUP cho biết.- Đối với các ngành công nghiệp mà độ chính xác và tốc độ không thể thương lượng, AI không chỉ làm cho thử nghiệm dễ dàng hơn mà còn làm cho nó đáng tin cậy hơn. Các nhóm không còn phải đoán xem họ đã bỏ lỡ một điểm ăn mòn nhỏ hay nếu một thành phần sẽ thất bại giữa thử nghiệm; AI cho họ rõ ràng,những hiểu biết kịp thời cho phép họ tập trung vào việc cải thiện sản phẩm của họ, không quản lý thử nghiệm của họ.
