工业内窥镜数字化无损检测解决方案,内窥检测新潮流
工业内窥镜是一种无损检测设备,那么什么是工业内窥镜数字化无损检测解决方案呢?相信不少人比较容易想到——基于数字成像技术的工业视频内窥镜检测,从CCD成像、传输、处理,到呈现和存储,都采用了不同于光学内窥镜的数字化技术。但是数字化的发展趋势,不仅仅局限于内窥镜本机这个孤岛,而是要站在系统角度、从更为宽广的角度挖掘并利用数据。
随着质量要求的提升,大量的内窥检测任务产生大量的检测数据,这些数据并不是孤立的,而是可以产生价值的。这需要科学的、易用的、数字化管理平台,将原本相互离散在不同时间、不同环节、不同设备中的数据高效串联起来,并进行有序管理,通过大数据分析,通过人工智能等算法,挖掘出数据背后更大的价值,从而改善质量、检测、研发及工艺。
的生产厂家通过数字化管理平台——InspectionWorks,已经拉开了工业内窥镜数字化无损检测转型的序幕。IW Insight、Archive、Analyse、Connect、RM&D、以及 IW Store等众多模块,方便在各种检测任务中共享以及上传检测数据,打通这些数据并实现中心化存储,通过对数据的过程分析、工艺分析以及缺陷分析等,输出更有价值的结论去优化工艺和设计,然后再开始新的一轮......通过数据在整个系统中的高效流动,实现采集-分析-洞察-创新的良性循环。
下面通过该平台的两个简单的例子,一起领略数字化给工业内窥镜检测带来的优势:
1. IW Connect 通过将内窥镜设备连接到网络中,实现检测画面的共享。当企业面临检测人员经验不足、检测能力不均衡的问题时,IW Connect 带来的远程合作检测能力,可以让专家高时效地参与并指导不同区域不同人员的检测任务,补足能力的偏差。而在本地检测中,IW Connect 可实现与iOS设备的连接,方便其他人通过 iPhone 等终端设备共享检测画面。
2. IW Analyse 的辅助缺陷识别是一种计算机分析模型,在工业内窥镜主机或者IW Insight中的应用,将带来缺陷识别的智能化。缺陷识别是一种基于数据、算法、机器学习的技术,在内窥检测中融入机器视觉的缺陷识别,可以直观的帮助检测人员探测缺陷,如果有足够的算法和学习过程,还可以帮助完成缺陷分析、尺寸测量等。
工业内窥镜数字化无损检测解决方案,并不仅仅局限于工业视频内窥镜,而是可以囊括光学孔探仪、光纤内窥镜、PTZ摄像机、爬行机器人,甚至是其他的无损检测设备,通过统一的数字化管理平台,打通不同时空、不同来源的检测数据,实现数据的即时存储、实时共享、智能分析、历史追溯、以及洞察与优化。让检测不再因人而异,尽可能地挖掘数据价值,优化生产运行。
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