Skip to Main Content
texto

隔热罩和绝缘检查

隔热是飞机和航天器的关键任务方面,如卫星和航天飞机。检查隔热罩和热保护系统既耗时又主观;难以发现折痕和皱纹等细微缺陷。康耐视 机器视觉和 AI 学习识别可变隔热板缺陷,实现自动化检查,提高产量/处理量和质量。

推荐产品

VisionPro Deep Learning software interface

VisionPro Deep Learning 软件

AI 驱动的 PC 图像检测软件,可实现快速、稳健的质量控制。

查看产品

挑战:零缺陷的关键任务组件

隔热罩组件由高成本的专业材料制成,例如薄织聚合物复合材料或厚白色泡沫塑料块。在制造过程中,这些材料容易出现以下缺陷:

  • 折痕:处理和加工 缺陷
  • 眼泪和割伤:在压力下可能传播的 损伤
  • 凿痕和变色: 可能影响热保护的表面缺陷

手动检查这些材料是否存在细微缺陷是缓慢、不一致和昂贵的。缺少单个缺陷可能意味着报废整个生产运行。传统的机器视觉系统和基于规则的解决方案不能解释缺陷可变性或适应新的缺陷类型。

机器视觉产品指南| 英语

机器视觉产品指南

了解 康耐视 机器视觉系统 AI 如何轻松自动化复杂视觉任务。 

下载指南

解决方案:强大、用户友好的机器视觉

康耐视 开发了 AI,帮助机器视觉系统可靠地识别和分类缺陷。视觉系统使用强大的图像形成技术来最大化复杂表面上的对比度,从而创建清晰、详细的图像。然后,AI 驱动的软件分析有缺陷和可接受的隔热材料图像,使视觉系统能够检测细微的缺陷。由于该解决方案通过比较可接受和缺陷组件图像来学习,因此它可以识别新的和可变的缺陷。  

自动化隔热板检查提供:

  • 一致性:以统一、严格的标准消除人工检查的主观性
  • 降低成本:通过更早地检测缺陷并防止错误拒收来降低报废率
  • 可扩展性:制造和成像数据有助于为新项目奠定基础