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智能工業(yè)視頻內(nèi)窺鏡MViQ,融合AI優(yōu)化目視檢測!

2023-12-07 16:53:48

MViQ是北京韋林意威特工業(yè)內(nèi)窺鏡有限公司推出的一體化智能工業(yè)內(nèi)窺鏡產(chǎn)品,也稱 XLG4 或 Everest Mentor Visual iQ,該系列產(chǎn)品在內(nèi)窺檢測的眾多技術(shù)領(lǐng)域都實現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新。不僅有高分辨率CCD成像技術(shù)、高精度的3D測量技術(shù)、新型動態(tài)圖像處理技術(shù),還有本文要重點介紹的——AI技術(shù)的融合,實現(xiàn)輔助缺陷自動識別,有效降低漏檢率和錯判率,優(yōu)化目視檢測!

工業(yè)內(nèi)窺鏡

實現(xiàn)智能化檢測的技術(shù)優(yōu)勢

內(nèi)窺圖像是工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測的核心,AI技術(shù)的融合主要體現(xiàn)在人工智能圖像識別的運用,其前提是:捕獲清晰的檢測圖像,否則無法利用AI技術(shù)得到有價值的檢測結(jié)果。韋林MViQ智能視頻內(nèi)窺鏡具有超高清晰度CCD內(nèi)窺成像技術(shù),目前在6.1mm及以上直徑規(guī)格中實現(xiàn)了120萬CCD像素的超高分辨率,輔以智能調(diào)節(jié)亮度的大功率照明、延時曝光、以及暗部增強等新型動態(tài)圖像處理功能,可以在各種檢測環(huán)境中獲得令人驚艷的可視性,捕獲更清晰、色彩還原度更高的全局畫面,即使是在被遮擋的背景區(qū)域也可以清晰呈現(xiàn)更多細(xì)節(jié)特征,為利用人工智能識別缺陷提供了堅實的基礎(chǔ)。

智能化檢測的創(chuàng)新亮點

1. 自動識別缺陷??蓛?nèi)置ADR人工智能輔助缺陷識別模塊,該模塊可在檢測過程中快速發(fā)現(xiàn)并識別裂紋、凹坑、撕裂、磨損和腐蝕等缺陷類型,輔助降低漏檢率和錯判率。

2. 葉片計數(shù)自動化。融合了AI技術(shù)的韋林MViQ智能工業(yè)內(nèi)窺鏡在進(jìn)行渦輪葉片檢測時,不管葉片正向還是反向轉(zhuǎn)動,都可以自動進(jìn)行葉片計數(shù),避免記錯或遺漏,降低孔探人員的工作強度。

3. 3D縫合。3D點云圖是MViQ的特色之一,在此基礎(chǔ)上融合AI技術(shù),實現(xiàn)了將多張3D點云圖拼接成一個完整點云圖的功能,勘察全局的同時、可以測量比以往更大規(guī)模的缺陷,提高測量效率和精準(zhǔn)度。

智能工業(yè)內(nèi)窺鏡之自動識別缺陷和葉片計數(shù)自動化

智能工業(yè)內(nèi)窺鏡之3D縫合

功能特點:

1. 超高清晰度:120萬原生像素的CCD成像系統(tǒng),5倍數(shù)字變焦。

2. 智能照明:后置白光LED,100級的全程無級自動連續(xù)調(diào)節(jié)亮度,也支持手動。

3. 導(dǎo)向精準(zhǔn):360oAll-Way?全方位連續(xù)電動導(dǎo)向;導(dǎo)向速率粗調(diào)7級、微調(diào)13級;導(dǎo)向、鎖定與復(fù)位;過載保護(hù)。

4. 新型動態(tài)圖像處理系統(tǒng):失真校正、暗部增強、自適應(yīng)降噪、色彩飽和度調(diào)節(jié)等。

5. 測量先進(jìn):普通雙物鏡測量,單物鏡相位掃描三維立體測量,雙物鏡三維立體測量。

主要技術(shù)參數(shù):

智能工業(yè)內(nèi)窺鏡MViQ的主要技術(shù)參數(shù)

應(yīng)用:

韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡MViQ是確保關(guān)鍵資產(chǎn)完整性和安全性的必備工具,廣泛應(yīng)用于航空、航天、民航、電力、核能、石油、石化、汽車、鐵路、船舶、兵器、鍋檢等諸多領(lǐng)域。能夠一次性地完成對航空發(fā)動機、電廠燃?xì)廨啓C、石油勘探平臺戶外鉆桿及油罐、變電站GIS設(shè)備、風(fēng)電場齒輪箱、汽車發(fā)動機氣缸等內(nèi)部缺陷的定性觀察和定量分析,快速發(fā)現(xiàn)葉片材料缺失、葉根裂紋、劃痕、涂層脫落、異物等安全隱患,準(zhǔn)確進(jìn)行缺陷長度和面積等基礎(chǔ)測量、以及葉片打磨倒角曲率半徑分析、弧面區(qū)域缺陷測量、葉片偏轉(zhuǎn)角度自動測量等高端分析操作。智能工業(yè)視頻內(nèi)窺鏡MViQ,融合AI優(yōu)化目視檢測,幫助用戶用更少的時間更顯著地提高資產(chǎn)安全性。

智能工業(yè)內(nèi)窺鏡MViQ的應(yīng)用



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