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【轉(zhuǎn)載】InspectionWorks引領(lǐng)工業(yè)檢測進入新時代-韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡

2024-03-18 18:14:43

北京韋林意威特工業(yè)內(nèi)窺鏡有限公司是貝克休斯集團檢測科技業(yè)務(wù)旗下韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡專門經(jīng)銷商。本文以下文字及圖片轉(zhuǎn)載自微信公眾號“WaygateTechnologies”的文章《InspectionWorks引領(lǐng)工業(yè)檢測進入新時代》,作者:張旻爔。

InspectionWorks引領(lǐng)工業(yè)檢測進入新時代

在高度工業(yè)化的現(xiàn)代社會,設(shè)備的穩(wěn)定運行性對于企業(yè)的持續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的工業(yè)檢測方法往往耗時、耗力,而且容易受到人為因素的影響。因此,工業(yè)界對于一種更加高效、智能的檢測方法有著迫切的需求。Waygate technologies 響應(yīng)這一時代呼喚,推出了InspectionWorks數(shù)字化平臺,用AI技術(shù)為工業(yè)檢測帶來了顛覆性的變革。

1. 強大的模型及持續(xù)的迭代

InspectionWorks Analyze經(jīng)過持續(xù)的迭代,其航空發(fā)動機及燃氣輪機缺陷輔助模型已經(jīng)升級到了4.1版本Gas Power Assist (v4.1) ,它利用人工智能(AI)技術(shù)為工業(yè)檢測帶來了前所未有的突破。能夠辨別更細小的缺陷,及分辨其缺陷種類。

Gas Power Assist(4.1) 基于先進的機器學習算法,經(jīng)過大型數(shù)據(jù)庫檢測圖像的深度訓練,使得這款工具能夠準確識別并分類各種缺陷。無論是微小的裂紋還是明顯的磨損,Gas Power Assist 都能夠在實時檢測過程中迅速發(fā)現(xiàn)并標記出來,大大提高了檢測效率。(下圖是航空發(fā)動機孔探檢測的九種典型缺陷。)

航空發(fā)動機孔探檢測的九種典型缺陷

2. 智能輔助,提升檢測準確性

傳統(tǒng)的工業(yè)檢測往往依賴于操作員的經(jīng)驗和判斷,而InspectionWorks Analyze則能夠為操作員提供智能輔助,引導他們關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域,減少漏檢和誤檢的可能性。同時,它還能夠?qū)崟r分析檢測數(shù)據(jù),提供準確的缺陷分類和評估,幫助操作員更好地了解設(shè)備的運行狀態(tài)。

在實時檢測中,它能夠快速識別并標記出潛在的缺陷,引導操作員進行重點關(guān)注。而在檢測完畢后,模型可以幫助復(fù)查監(jiān)測數(shù)據(jù),操作員可以深入分析每一個細節(jié),確保檢測結(jié)果的準確性。

智能輔助,提升檢測準確性

3. AI葉片計數(shù)2.0

基于全新的模型,葉片計數(shù)2.0無需使用者做事先的設(shè)置,比如進入線、離開線等;模型具有更強的感知能力,會識別每一片葉片的移動,幫助操作者計數(shù)。同時在這個過程中,操作者可以自由地移動探頭和導向。

4. 云平臺支持,實現(xiàn)遠程檢測與分析

除了在設(shè)備上直接應(yīng)用外,Gas Power Assist 還可在InspectionWorks云平臺上使用。這意味著操作員可以在任何地點、任何時間進行遠程檢測與分析,大大提高了檢測的靈活性和便利性。同時,云平臺還能夠存儲和分析大量的檢測數(shù)據(jù),為企業(yè)的決策提供有力支持。

5. IOT硬件互聯(lián)-內(nèi)窺鏡機內(nèi)控制轉(zhuǎn)動工具

隨著檢測設(shè)備智能化的轉(zhuǎn)型,設(shè)備本體也能與越老越多的相關(guān)工具進行通信和交互,目前Mentor iQ+可以實現(xiàn)與轉(zhuǎn)動工具的通信連接,并且在內(nèi)窺鏡主機上實現(xiàn)對于轉(zhuǎn)動工具的控制。

6. 未來展望:AI與工業(yè)檢測的深度融合

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,我們有理由相信,InspectionWorks將在未來實現(xiàn)更多的功能突破。它可能會進一步訓練,學習并迭代,提升在各種應(yīng)用場景下缺陷識別的準確性,擴大應(yīng)用范圍,甚至實現(xiàn)更智能的自動化檢測。此外,隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的普及,InspectionWorks還有望與更多設(shè)備實現(xiàn)無縫連接,構(gòu)建更加智能、高效的工業(yè)檢測體系。

AI與工業(yè)檢測的深度融合



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