தானியங்கி எக்ஸ்-கதிர் ஆய்வு (AXI) என்பது தானியங்கி ஒளியியல் ஆய்வின் (AOI) அதே கொள்கைகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு தொழில்நுட்பமாகும். இது, பொதுவாகப் பார்வையில் இருந்து மறைந்திருக்கும் அம்சங்களைத் தானாகவே ஆய்வு செய்ய, கண்ணுக்குப் புலப்படும் ஒளிக்குப் பதிலாக எக்ஸ்-கதிர்களைத் தனது மூலமாகப் பயன்படுத்துகிறது.
தானியங்கி எக்ஸ்-ரே பரிசோதனையானது, முக்கியமாக இரண்டு பிரதான நோக்கங்களுடன், பலதரப்பட்ட தொழில்களிலும் பயன்பாடுகளிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது:
செயல்முறை உகப்பாக்கம், அதாவது, ஆய்வின் முடிவுகளைப் பயன்படுத்தி அடுத்தடுத்த செயலாக்கப் படிகளை உகப்பாக்கம் செய்தல்.
குறைபாட்டைக் கண்டறிதல், அதாவது ஆய்வின் முடிவானது, ஒரு பாகத்தை நிராகரிப்பதற்கான (உடைத்து எறிய அல்லது மறுவேலை செய்ய) ஒரு அளவுகோலாகப் பயன்படுகிறது.
AOI முக்கியமாக மின்னணுவியல் உற்பத்தியுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தாலும் (PCB உற்பத்தியில் அதன் பரவலான பயன்பாடு காரணமாக), AXI மிகவும் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. இது அலாய் சக்கரங்களின் தரச் சோதனையிலிருந்து, பதப்படுத்தப்பட்ட இறைச்சியில் உள்ள எலும்புத் துண்டுகளைக் கண்டறிவது வரை பரவியுள்ளது. வரையறுக்கப்பட்ட ஒரு தரத்தின்படி, ஒரே மாதிரியான ஏராளமான பொருட்கள் உற்பத்தி செய்யப்படும் இடங்களில், மேம்பட்ட படச் செயலாக்கம் மற்றும் வடிவ அங்கீகார மென்பொருளைப் (கணினிப் பார்வை) பயன்படுத்தி செய்யப்படும் தானியங்கி ஆய்வு, பதப்படுத்துதல் மற்றும் உற்பத்தியில் தரத்தை உறுதி செய்வதற்கும் விளைச்சலை மேம்படுத்துவதற்கும் ஒரு பயனுள்ள கருவியாக மாறியுள்ளது.
படச் செயலாக்க மென்பொருளின் முன்னேற்றத்தால், தானியங்கி எக்ஸ்-ரே பரிசோதனைக்கான பயன்பாடுகளின் எண்ணிக்கை மிகப்பெரியதாகவும், தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதாகவும் உள்ளது. ஆரம்பத்தில் இந்தத் தொழில்நுட்பம் எதிர்பார்த்தபடியே மிகவும் விலை உயர்ந்ததாக இருந்ததால், பாகங்களின் பாதுகாப்பு அம்சத்திற்காக உற்பத்தி செய்யப்படும் ஒவ்வொரு பாகத்தையும் கவனமாகப் பரிசோதிக்க வேண்டியிருந்த தொழில்களில் (எ.கா. அணுமின் நிலையங்களில் உள்ள உலோகப் பாகங்களின் பற்றவைப்பு இணைப்புகள்) இதன் முதல் பயன்பாடுகள் தொடங்கின. ஆனால், இந்தத் தொழில்நுட்பம் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டதால், விலைகள் கணிசமாகக் குறைந்து, தானியங்கி எக்ஸ்-ரே பரிசோதனையை மிகவும் பரந்த துறைக்குத் திறந்தது. இதற்குப் பகுதியளவு காரணம் பாதுகாப்பு அம்சங்கள் (எ.கா. பதப்படுத்தப்பட்ட உணவில் உள்ள உலோகம், கண்ணாடி அல்லது பிற பொருட்களைக் கண்டறிதல்) அல்லது உற்பத்தியை அதிகரிக்கவும், பதப்படுத்துதலை மேம்படுத்தவும் (எ.கா. பாலாடைக்கட்டியை வெட்டும் முறைகளை மேம்படுத்த, அதில் உள்ள துளைகளின் அளவு மற்றும் இருப்பிடத்தைக் கண்டறிதல்) ஆகும்.[4]
சிக்கலான பொருட்களைப் பெருமளவில் உற்பத்தி செய்யும்போது (உதாரணமாக, மின்னணுவியல் உற்பத்தியில்), குறைபாடுகளை முன்கூட்டியே கண்டறிவது ஒட்டுமொத்த செலவைப் பெருமளவில் குறைக்கும். ஏனெனில், இது குறைபாடுள்ள பாகங்கள் அடுத்தடுத்த உற்பத்தி நிலைகளில் பயன்படுத்தப்படுவதைத் தடுக்கிறது. இதனால் மூன்று முக்கிய நன்மைகள் கிடைக்கின்றன: அ) மூலப்பொருட்கள் குறைபாடுடையவை அல்லது செயல்முறை அளவுருக்கள் கட்டுப்பாட்டை மீறிவிட்டன என்பது குறித்த பின்னூட்டத்தை மிக ஆரம்ப நிலையிலேயே இது வழங்குகிறது, ஆ) ஏற்கனவே குறைபாடுள்ள பாகங்களுக்கு மதிப்பு சேர்ப்பதைத் தடுப்பதன் மூலம், ஒரு குறைபாட்டினால் ஏற்படும் ஒட்டுமொத்த செலவைக் குறைக்கிறது, மற்றும் இ) வரையறுக்கப்பட்ட சோதனை முறைகளின் காரணமாக, தர ஆய்வின் பிற்கட்டங்களிலோ அல்லது செயல்பாட்டுச் சோதனையின்போதோ குறைபாடு கண்டறியப்படாமல் போகக்கூடும் என்பதால், இறுதிப் பொருளில் களக் குறைபாடுகள் ஏற்படுவதற்கான வாய்ப்பை இது அதிகரிக்கிறது.
பதிவிட்ட நேரம்: டிசம்பர் 28, 2021