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發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部部件的磨損-對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部部件進(jìn)行遠(yuǎn)程目視檢查，以確保有效和安全的運(yùn)行。
鋁板厚度(通過三維測(cè)量)-厚度計(jì)可以提供高精度，無損讀數(shù)對(duì)大型和復(fù)雜的鋁板;并將收集到的數(shù)據(jù)上傳到您的系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。
自動(dòng)車輪檢查-接收有關(guān)飛機(jī)車輪疲勞裂紋的即時(shí)數(shù)據(jù)。通過使用由計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，操作人員不必浪費(fèi)時(shí)間在冗長的檢查上，可以專注于手頭的其他工作。
葉片在制造或修理后的檢查-計(jì)算機(jī)射線照相和數(shù)字射線照相可用于檢查葉片的關(guān)鍵缺陷。因此，無需使用數(shù)字格式的化學(xué)品，就可以快速獲得圖像。后者可以進(jìn)一步進(jìn)行失效分析，并帶來精確的三維測(cè)量。
2.汽車行業(yè)
安全問題讓OEM和一級(jí)供應(yīng)商夜不能寐。這是乘客的風(fēng)險(xiǎn)/死亡問題，也是公司聲譽(yù)的問題。最近，豐田同意支付13億美元的和解金，原因是一項(xiàng)缺陷導(dǎo)致汽車加速，即使司機(jī)試圖減速。美國有6人死于這種缺陷。
利用視覺檢查、人工智能和深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知能力，原始設(shè)備制造商可以更準(zhǔn)確地分析和識(shí)別質(zhì)量問題，甚至在問題發(fā)生之前就解決它們。隨著時(shí)間的推移，當(dāng)他們熟悉更多類型的缺陷時(shí)，這些可視化的洞察和分析可以確定缺陷的嚴(yán)重程度。
一家領(lǐng)先的汽車制造商采用智能光學(xué)檢測(cè)解決方案來檢測(cè)金屬表面的劃痕和凹痕缺陷。對(duì)于人類檢查員來說，在光亮的表面上發(fā)現(xiàn)這樣的缺陷是極其困難的。傳統(tǒng)的機(jī)器檢查也沒有什么幫助，因?yàn)橄到y(tǒng)不能捕獲不可預(yù)測(cè)的凹痕或劃痕缺陷。另一個(gè)問題是，該系統(tǒng)必須由人類員工進(jìn)行培訓(xùn)，提供有缺陷部件的圖像，它分辨哪些部件是可以接受的，哪些部件是不可接受的。然而，公司一開始就有一個(gè)相當(dāng)?shù)偷娜毕萋?，它花費(fèi)了他們大量的時(shí)間和精力來收集一個(gè)小的可視化數(shù)據(jù)集來表示足夠的缺陷變化。最終，他們選擇了一個(gè)更“智能”的系統(tǒng)，并很快意識(shí)到采用后的好處如下:
降低66%的檢驗(yàn)成本
假陽性率降低33%
假陰性率維持在1%以下