iEagleAI
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The Case
iEagleAIによるチタン合金製タービンブレードの表面検査
タービンブレードに使用されるチタン合金は、高強度・耐食性・軽量性に優れており、航空宇宙や精密加工の分野で広く採用されています。ブレード表面に生じる疲労き裂、傷、ピットは後工程の品質評価や部品の信頼性に影響を与える恐れがあるため、安定的でトレーサビリティに対応した検査が求められます。
検査では、金属疲労による表面き裂、微細な傷、ピンホールを中心に、最小 0.02 mm の微小欠陥まで検出します。FPIと高感度蛍光浸透液を組み合わせることで、表面に開口した欠陥を明瞭な蛍光指示として可視化します。
The Challenge
安定した判定を困難にする表面欠陥
01
伸長したき裂パターン
02
微小スケールの欠陥サイズ
03
表面テクスチャによる干渉
04
手動検査による判定ばらつき
The Solution
iEagleAIによるチタン合金タービンブレードの表面異常検査
AI画像解析
欠陥分類
異常箇所の特定
バッチ最適化
Inspection Gallery
検出可能な欠陥の種類
検出可能な欠陥の種類
- 疲労き裂
- 微細な傷およびFPI異常
- ピンホールおよび微小ピット
- 極微細欠陥およびエッジ部の異常
NG
Defect 01
NG — Defect
NG — Defect
Defect 02
NG — Defect
NG — Defect
Defect 03
NG — Defect
NG — Defect
AI Detected
Defect 01
AI Detected
AI Detected
Defect 02
AI Detected
AI Detected
The Results
検査成果
タービンブレード用チタン合金の表面検査フレームワークを標準化しました。
金属疲労き裂、微細な傷、ピンホールの判読効率を向上させました。
材料品質のトレーサビリティおよび工程改善分析を支援しました。
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