Endoskopiske kameraer er med deres miniaturiserede og-high definition-egenskaber blevet en kernesensorkomponent i visuelle genkendelsessystemer til indelukkede, skjulte og utilgængelige miljøer. Deres applikationer dækker områder som industriel inspektion og præcisionsfremstilling.
Kerneapplikationsområder og -scenarier
Industrisektoren: Identifikation og vedligeholdelse af internt udstyr
Iindustrielle endoskopiske kameraer (såsom fiberoptiske endoskoper og videoendoskoper) er kernefronten- af industrielle visuelle genkendelsessystemer, der primært imødekommer behov for visuel inspektion i lukkede/lukkede rum:
Intern inspektion af præcisionsudstyr
Bruges til at identificere revner, korrosion og fremmedlegemerester inde i aero-motorens turbineblade, gasturbineforbrændingskamre, atomkraftrørledninger
Inspektion af rørledning/beholder indvendig væg
Identifikation af svejsedefekter, afskalning og blokeringer i petrokemiske olierørledninger og byvandsforsynings- og drænledninger-Et endoskopkamera tager billeder af rørledningens indvendige væg;
Produktionsovervågning og kvalitetsstyring
-
Kvalitetsinspektion af bildele
Identifikation af støbedefekter i motorblokke og indvendige oliepassager i transmissionen; et endoskopkamera er indlejret i automatiserede inspektionslinjer; vision-systemet sammenligner standardbilleder med de optagne billeder i realtid, markerer automatisk defekte produkter og forbedrer kvalitetsinspektionens effektivitet.
-
Grater, ujævne kanter, loddesamlinger
-
Præcisionsfremstilling
Precision Casting Quality Inspection-Bruges til kvalitetskontrol under produktionsprocessen af forskellige præcisionsstøbegods og til kvalitetsinspektion før forsendelse; det kan nemt trænge ind i det indre af små støbegods for at tjekke for potentielle problemer.
Nøgleudvælgelsespunkter for endoskopisk kamera foran-indsamling
| Vigtige tekniske parametre | Overvejelser om udvælgelse |
| Probe diameter |
1. Til rutinemæssig inspektion af rørledninger skal du vælge Φ4,8-8 mm sonder, egnet til rørdiametre på DN50 og derover.
2. Til præcisionsinspektion af komponenter skal du vælge ultra-fine prober på Φ2,8 mm og derunder, velegnet til smalle kanaler på DN25 og derover.
3. Til høj-risikoscenarier er specialfremstillede-specielle prober af titanlegering/wolframtråd til rådighed. |
| Opløsning |
1. Grundlæggende inspektion Større end eller lig med 720P, identificerer defekter ned til 0,1 mm.
2. Præcisionsinspektion Større end eller lig med 1080P, der fanger mikroskopiske defekter ned til 0,05 mm.
3. Høj-inspektion kræver en billedhastighed, der er større end eller lig med 30 fps for at sikre jævn videoafspilning. |
| Synsfelt / dybdeskarphed |
1. Til trange rum skal du vælge en linse med et bredt synsfelt på 120 grader eller mere for at sikre bred dækning.
2. Til mikroskopisk inspektion skal du vælge et makroobjektiv (dybdeskarphed 3-30 mm) for at fokusere på detaljer.
3. Til lang-rørledningsinspektion kræves en stor dybdeskarphed (større end eller lig med 100 mm) for at sikre klart udsyn overalt. |
| Beskyttelsesvurdering | IP67 vandtæt og støvtæt klassificering påkrævet til standardapplikationer. |
| Belysningsevne |
1. Høj-lumen (større end eller lig med 800 lumen) LED-lyskilde er påkrævet til inspektion af lange og dybe rør.
2. Justerbar lysstyrke + polariseret lys er påkrævet til inspektion af reflekterende metaloverflader for at reducere blænding. |
Applikationsværdi og udviklingstendenser
1. Kerneværdi
Bryde rumlige begrænsninger: Løsning af behovene for visuel genkendelse i små, lukkede rum, der er utilgængelige for det menneskelige øje, udvider anvendelsesgrænserne for visuel inspektion;
Forbedring af nøjagtighed: Visuelle genkendelsessystemer erstatter manuel bedømmelse, hvilket reducerer ubesvarede registreringer og falske registreringer;
Reduktion af omkostninger og risici: Reducerer omkostningerne ved adskillelse af industrielt udstyr og undgår risici for høje-risikoscenarier under manuelle inspektioner.
2. Udviklingstendenser
Miniaturisering + intelligent integration: Endoskopiske kameraer vil integrere edge computing-moduler for at opnå slut-sideintegration af "acquisition - recognition - beslutnings-", hvilket reducerer afhængigheden af backend-servere.
Multimodal Fusion: Kombinerer infrarød termisk billeddannelse, ultralyd og spektral billeddannelsesteknologier for at opnå multi-dimensionel genkendelse af "syn + andre perceptioner."
Menneskelig-Machine Collaborative Optimization: Det visuelle genkendelsessystem giver foreløbige bedømmelsesresultater, og mennesker behøver kun at verificere unormale data, hvilket yderligere forbedrer effektiviteten.
