< img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1241806559960313&ev=PageView&noscript=1" /> اخبار - یک روش تشخیص فراگیر برای بازرسی های قدرت پهپاد

یک روش تشخیص فراگیر برای بازرسی های قدرت پهپاد

An-All-Encompassing-Detection Method-for-Drone-Power-Inspections-1

تاسیسات برق برای مدت طولانی به دلیل تنگناهای مدل بازرسی سنتی، از جمله پوشش دشوار مقیاس پذیر، ناکارآمدی، و پیچیدگی مدیریت انطباق، محدود شده بود.

امروزه، فناوری پیشرفته هواپیماهای بدون سرنشین در فرآیند بازرسی قدرت ادغام شده است، که نه تنها مرزهای بازرسی را تا حد زیادی گسترش می‌دهد، بلکه کارایی عملیاتی را نیز به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد و به طور مؤثری از انطباق فرآیند بازرسی اطمینان می‌دهد و به طور کامل وضعیت اسفناک بازرسی سنتی را زیر و رو می‌کند.

کاربران نهایی پهپادها با استفاده از دوربین‌های میلیارد پیکسلی، همراه با پروازهای خودکار، نرم‌افزار بازرسی تخصصی و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها، موفق شده‌اند بهره‌وری بازرسی‌های هواپیماهای بدون سرنشین را چندین برابر افزایش دهند.

بهره وری در زمینه بازرسی: بهره وری بازرسی = ارزش اکتساب، تبدیل و تجزیه و تحلیل تصویر/تعداد ساعات کار مورد نیاز برای ایجاد این ارزش ها.

روش تشخیص فراگیر-برای-بازرسی-پهپاد-پهپاد-2

با دوربین های مناسب، پرواز خودکار و تجزیه و تحلیل و نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی (AI)، می توان به تشخیص مقیاس پذیر و کارآمد دست یافت.

چگونه آن را انجام دهم؟

هر مرحله از فرآیند را با استفاده از روش بازرسی همه جانبه برای افزایش بهره وری بهینه کنید. این رویکرد فراگیر نه تنها ارزش داده های جمع آوری شده را افزایش می دهد، بلکه زمان مورد نیاز برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل را نیز به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.

علاوه بر این، مقیاس پذیری یکی از جنبه های کلیدی این رویکرد است. اگر تست مقیاس پذیری نداشته باشد، در برابر چالش های آینده آسیب پذیر است و منجر به افزایش هزینه ها و کاهش کارایی می شود.

هنگام برنامه ریزی برای اتخاذ یک روش بازرسی همه جانبه هواپیماهای بدون سرنشین، مقیاس پذیری باید در اسرع وقت اولویت بندی شود. مراحل کلیدی در بهینه سازی شامل استفاده از تکنیک های پیشرفته ثبت تصویر و استفاده از دوربین های تصویربرداری پیشرفته است. تصاویر با وضوح بالا ایجاد شده تجسم دقیق داده ها را ارائه می دهند.

علاوه بر یافتن عیوب، این تصاویر می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش دهند که به نرم‌افزار بازرسی برای شناسایی نقص‌ها کمک می‌کنند و مجموعه داده‌ای مبتنی بر تصویر ارزشمند ایجاد می‌کنند.


زمان ارسال: اوت-27-2024

پیام خود را بگذارید

لطفا فیلدهای مورد نیاز را پر کنید.