X線CTデータからはんだ3Dボイド率を測定
はんだボイドの定量評価手法として、X線透過画像を元に、ボイド率を測定する手法が一般的です。X線透過画像では、ボイドの高さ方向の情報が失われてしまうため、重なっているボイドの位置関係を把握することが困難です。本アプリケーションでは、この課題に対して、a) 非破壊で b) ボイドの3次元構造を可視化でき、c) ボイドを定量評価することができます。X線CTデータのスライス画像を用います。
3Dボイド率とは
ボイド率は、下図に示すように、ROI(注目する領域)の面積をa、ボイド領域の面積の合計をbとすると、式(1)で計算します。本アプリケーションでは、X線CTのスライス画像群から測定される、接合部全体のボイド率を”3Dボイド率”として定義し、式(2)で計算します。
![3Dボイド率](/images/apps/voidroid3d/3d_void_ratio.cdc200f47ad7a91837451acaf5e848e952bf99004243d8f0ad76fe783eec0a74dbddd35ae4d6c356e70703d3c627d1184cee62a983d549bea214cf2b1bc8bb69.png)
本アプリケーションのご利用に際して
高精度なボイド率測定を可能にするため、お客様のデータに特化したAIモデルの開発をさせて頂きます。
- お客様の X 線 CT スライス画像データをお預かりするか、弊社にて X 線 CT 撮影を行います。
- 弊社にてお客様のデータに特化した AI モデルを開発します。
- 開発した AI モデルを利用したアプリケーションをお客様がご利用頂けます。
![ご利用に際して](/images/apps/voidroid3d/software.0a75de2477f54d035696f8e6b587c7d608a9373b03f5f29b7ee17187ee5a53a94965c0be2bca7b34b56f8b999db753b6a3b6da48a78165bbaf42d4a2ca4e7731.png)
![VoidRoid](/images/apps/icon-64/voidroid.ddbe28731bf4633da6187fde843745bb2f5acc9d384f91394c781311877726aa980d6f8e4de68139ae91ee515dc07e8e4df5a89bcd45e435797d514ab5638b5d.png)
VoidRoid3D
はんだ3Dボイド率測定アプリ
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