전기 회사들은 오랫동안 전통적인 검사 모델의 곤경에 의해 제한되어 왔습니다. 커버리지 확장, 비효율성 및 컴플라이언스 관리의 복잡성 등이 포함됩니다.
오늘날 발전된 드론 기술을 전력 검사 과정에 통합하는 것은 검사의 경계를 크게 확장시킬 뿐만 아니라또한 운영 효율성을 크게 향상시키고 검사 과정의 준수도를 효과적으로 보장합니다., 전통적인 검사의 딜레마를 완전히 파괴합니다.
수십억 화소 카메라를 이용하고 자동 비행, 특수 검사 소프트웨어, 효율적인 데이터 분석을 통해드론 검사의 생산성은 여러 배로 성공적으로 증가했습니다..
검사와 관련한 생산성
검사 생산성 = 이미지 획득, 변환
그리고 그 값을 만들기 위해 필요한 값/노동시간을 분석했습니다.
올바른 카메라, 자동 비행, 인공지능 (AI) 기반 분석 및 소프트웨어로 확장 가능하고 효율적인 검출을 달성할 수 있습니다.
어떻게 그렇게 할 수 있습니까?
모든 방향의 검사 방식을 채택하여 프로세스의 모든 단계를 최적화하여 생산성을 높입니다.이 포괄적 인 검사 방법은 수집 된 데이터의 가치를 높이는 것뿐만 아니라, 또한 수집 및 분석에 필요한 시간을 크게 줄입니다.
또한 확장성은 이러한 접근 방식의 핵심 측면입니다. 확장성이 없으면 검사에는 미래의 도전에 취약하며 비용 증가와 효율성 감소로 이어집니다.
확장성은 전체 스펙트럼 무인 항공기 검사 방법을 채택하는 계획의 초기 단계에 우선 순위를 부여해야합니다.최적화의 핵심 단계는 첨단 이미지 인수 기술을 활용하고 고급 영상 촬영이 가능한 카메라를 사용하는 것입니다.생성된 고해상도 이미지는 정확한 시각화 데이터를 제공합니다.
결함을 발견하는 것 외에도 이 이미지들은 인공지능 모델을 훈련시켜서 검사 소프트웨어를 통해 결함을 감지하여 귀중한 이미지 기반 데이터 세트를 만듭니다.
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