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淺析技術(shù)融合在工業(yè)內(nèi)窺鏡發(fā)展中的重要作用

2024-07-10 16:31:36

為了高效探查工業(yè)設(shè)施內(nèi)部的狀況,人們研制出了早期的工業(yè)內(nèi)窺鏡——利用光學(xué)成像和傳輸技術(shù),讓視線可達范圍擴展到了封閉設(shè)備或者復(fù)雜結(jié)構(gòu)的內(nèi)部。在當(dāng)時看來,能夠在不拆卸的情況下看到設(shè)備內(nèi)部,已經(jīng)是工業(yè)檢測極具意義的進步了,而緊隨其后的一系列先進技術(shù)與工業(yè)內(nèi)窺鏡的融合,使得工業(yè)內(nèi)窺鏡成為與時俱進的檢測“專家”!

工業(yè)內(nèi)窺鏡

數(shù)字化技術(shù)提升檢測整體效率。數(shù)字圖像傳感器在工業(yè)內(nèi)窺鏡中的應(yīng)用,使得內(nèi)窺檢測圖像的數(shù)字化處理、顯示、以及存儲等成為可能,方便檢測人員準(zhǔn)確查找發(fā)動機、齒輪箱、燃氣輪機、壓力容器和管道內(nèi)部的缺陷,輕松管理整個檢測流程,同時擴展了檢測的外沿,讓檢測可歸檔、可追溯、可比對,更具有前瞻性。

數(shù)字化技術(shù)提升檢測整體效率

測量技術(shù)提升缺陷評估準(zhǔn)確性。工業(yè)內(nèi)窺鏡可以在數(shù)字檢測圖像基礎(chǔ)上通過幾何三角運算測算缺陷尺寸,特別是更為先進的韋林相位掃描三維立體測量技術(shù)還可以實現(xiàn)缺陷表面的三維立體輪廓重構(gòu),從而更精準(zhǔn)地測量裂紋長度、凹坑深度、腐蝕面積、葉尖掉角等缺陷尺寸,以及葉片打磨倒角坡度半徑等,用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,揭示缺陷或目標(biāo)對象的本質(zhì),降低決策失誤率,擴展檢測的價值。

測量技術(shù)提升缺陷評估準(zhǔn)確性

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓內(nèi)窺檢測更具協(xié)作性。網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)以及藍牙、WiFi等無線連接方式的應(yīng)用,使得工業(yè)內(nèi)窺鏡告別了現(xiàn)場單點檢測的傳統(tǒng)模式,可以將檢測視頻實時分發(fā)給多個移動終端設(shè)備,或者直接與不在現(xiàn)場的專家實現(xiàn)異地協(xié)同檢測,讓檢測信息實時共享,讓專家資源的利用更有效!

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓內(nèi)窺檢測更具協(xié)作性

人工智能推動內(nèi)窺檢測的智能化進程。面對人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的普及與應(yīng)用,韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡與時俱進地嵌入ADR模塊、具備了輔助判斷并識別缺陷的機器視覺功能,可以實時顯示缺陷種類和置信度,避免人為因素導(dǎo)致的檢測結(jié)果波動,保證了檢測的一致性和可靠性,保障產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備安全的同時,提高生產(chǎn)效率。

人工智能推動內(nèi)窺檢測的智能化進程

大數(shù)據(jù)挖掘與分析讓內(nèi)窺檢測不止于發(fā)現(xiàn)缺陷。例如,可以與韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡配套使用的 InspectionWorks 無損檢測數(shù)據(jù)分析平臺,能夠采集并存儲海量內(nèi)窺檢測數(shù)據(jù),通過對照歷史數(shù)據(jù)、以及與其他NDT檢測數(shù)據(jù)的橫向分析,預(yù)測缺陷發(fā)展態(tài)勢、或者分析缺陷出現(xiàn)的根源,促使用戶有針對性地優(yōu)化維修計劃或生產(chǎn)工藝。

大數(shù)據(jù)挖掘與分析讓內(nèi)窺檢測不止于發(fā)現(xiàn)缺陷

工業(yè)的發(fā)展離不開檢測技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用、以及檢測產(chǎn)品的更新?lián)Q代,工業(yè)內(nèi)窺鏡作為一種內(nèi)窺檢測設(shè)備,必然也要追尋時代躍動的脈搏,通過融合先進技術(shù)不斷提升自身的檢測水平,這樣才能持續(xù)、高效地服務(wù)于各行業(yè),成為與時俱進、精益求精的檢測“專家”。



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應(yīng)用領(lǐng)域
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