Підприємства електроенергетики протягом тривалого часу були обмежені вузькими місцями традиційної моделі перевірки, включаючи складність масштабування охоплення, неефективність і складність управління відповідністю.
Сьогодні передова технологія дронів інтегрована в процес енергетичної інспекції, що не тільки значно розширює межі інспекції, але й значно покращує ефективність роботи та ефективно забезпечує відповідність процесу інспекції, повністю руйнуючи важке становище традиційної інспекції.
Завдяки використанню камер на мільярд пікселів у поєднанні з автоматизованими польотами, спеціалізованим програмним забезпеченням для перевірки та ефективним аналізом даних кінцеві користувачі дронів досягли успіху в багатократному підвищенні продуктивності перевірок безпілотниками.
Продуктивність у контексті інспекції: продуктивність інспекції = вартість отримання зображення, перетворення та аналізу/кількість робочих годин, необхідних для створення цих значень.
За допомогою правильних камер, автоматичного польоту та аналітики та програмного забезпечення на основі штучного інтелекту можна досягти масштабованого та ефективного виявлення.
Як я можу цього досягти?
Оптимізуйте кожен етап процесу, використовуючи всеохоплюючий метод перевірки для підвищення продуктивності. Цей всеохоплюючий підхід не тільки підвищує цінність зібраних даних, але й значно скорочує час, необхідний для збору та аналізу.
Крім того, масштабованість є ключовим аспектом цього підходу. Якщо тестуванню бракує масштабованості, воно вразливе до майбутніх викликів, що призведе до збільшення витрат і зниження ефективності.
Під час планування впровадження всеохоплюючого методу перевірки безпілотниками необхідно якомога раніше віддати перевагу масштабованості. Ключові кроки в оптимізації включають використання передових методів отримання зображень і використання високоякісних фотокамер. Згенеровані зображення високої роздільної здатності забезпечують точну візуалізацію даних.
Окрім пошуку дефектів, ці зображення можуть навчати моделі штучного інтелекту, які допомагають програмному забезпеченню перевірки виявляти дефекти, створюючи цінний набір даних на основі зображень.
Час публікації: 27 серпня 2024 р