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發(fā)動機內(nèi)部部件的磨損-對發(fā)動機內(nèi)部部件進行遠程目視檢查，以確保有效和安全的運行。
鋁板厚度(通過三維測量)-厚度計可以提供高精度，無損讀數(shù)對大型和復雜的鋁板;并將收集到的數(shù)據(jù)上傳到您的系統(tǒng)進行進一步的分析。
自動車輪檢查-接收有關(guān)飛機車輪疲勞裂紋的即時數(shù)據(jù)。通過使用由計算機視覺驅(qū)動的系統(tǒng)，操作人員不必浪費時間在冗長的檢查上，可以專注于手頭的其他工作。
葉片在制造或修理后的檢查-計算機射線照相和數(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)字格式的化學品，就可以快速獲得圖像。后者可以進一步進行失效分析，并帶來精確的三維測量。
2.汽車行業(yè)
安全問題讓OEM和一級供應商夜不能寐。這是乘客的風險/死亡問題，也是公司聲譽的問題。最近，豐田同意支付13億美元的和解金，原因是一項缺陷導致汽車加速，即使司機試圖減速。美國有6人死于這種缺陷。
利用視覺檢查、人工智能和深度學習的認知能力，原始設(shè)備制造商可以更準確地分析和識別質(zhì)量問題，甚至在問題發(fā)生之前就解決它們。隨著時間的推移，當他們熟悉更多類型的缺陷時，這些可視化的洞察和分析可以確定缺陷的嚴重程度。
一家領(lǐng)先的汽車制造商采用智能光學檢測解決方案來檢測金屬表面的劃痕和凹痕缺陷。對于人類檢查員來說，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)的機器檢查也沒有什么幫助，因為系統(tǒng)不能捕獲不可預測的凹痕或劃痕缺陷。另一個問題是，該系統(tǒng)必須由人類員工進行培訓，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相當?shù)偷娜毕萋?，它花費了他們大量的時間和精力來收集一個小的可視化數(shù)據(jù)集來表示足夠的缺陷變化。最終，他們選擇了一個更“智能”的系統(tǒng)，并很快意識到采用后的好處如下:
降低66%的檢驗成本
假陽性率降低33%
假陰性率維持在1%以下
