Kiểm Tra Vật Liệu Composite

Phát hiện bong tách lớp, sai lệch sợi và lỗ hổng trong sợi carbon và cấu trúc composite hàng không vũ trụ bằng AI vision edge-native.

Đây Là Gì

Polyme gia cường sợi carbon (CFRP) và các composite tiên tiến đang thay thế nhôm và titan trong thế hệ máy bay và hệ thống quốc phòng tiếp theo. Mỗi tấm panel, xà và phần tử kết cấu đều phải được kiểm tra các khuyết tật bên trong và bề mặt có thể làm suy yếu tính toàn vẹn cấu trúc dưới tải trọng bay, ứng suất nhiệt hoặc va đập.

Tại Sao Khó

Kiểm tra composite đặt ra những thách thức mà các hệ thống thị giác truyền thống không được thiết kế để xử lý:

•Bất thường bề mặt tinh tế như sóng sợi, vùng giàu nhựa và cầu nối gần như vô hình với mắt chưa qua đào tạo
•Kết cấu bề mặt biến đổi qua các mẫu dệt, hướng lớp và lớp hoàn thiện nhựa tạo ra độ phức tạp thị giác cao
•Diện tích bề mặt lớn đòi hỏi kiểm tra nhất quán trên toàn bộ tấm panel, và mệt mỏi của con người tạo ra rủi ro bỏ sót
•Yêu cầu bảo mật cho các cấu trúc composite quốc phòng cấm xử lý hình ảnh dựa trên đám mây

Cách Overview Giải Quyết

Phân đoạn AI cho khuyết tật bề mặt: Huấn luyện mô hình phát hiện bong tách lớp, sóng sợi, lỗ hổng nhựa và tạp chất lạ bằng cách gán nhãn chỉ 10-20 hình ảnh mẫu trong trình duyệt.

Phủ sóng toàn bộ bề mặt nhất quán: Loại bỏ mệt mỏi và biến đổi của con người trên các tấm composite lớn với kiểm tra lặp lại được hỗ trợ bởi AI.

100% tại chỗ: Toàn bộ quá trình xử lý ở lại trên camera, không có hình ảnh cấu trúc composite nào rời khỏi cơ sở của bạn.

Camera được đề xuất: OV80i để kiểm tra bề mặt độ phân giải cao trên các tấm panel lớn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Overview có thể phát hiện bong tách lớp bên trong không?

Overview phát hiện các chỉ số bong tách lớp nhìn thấy trên bề mặt, nếp nhăn và độ xốp. Đối với các khuyết tật dưới bề mặt, Overview bổ sung cho các phương pháp NDT bằng cách cung cấp sàng lọc bề mặt nhanh chóng trước khi thực hiện các thử nghiệm tốn kém hơn.

Hệ thống xử lý các mẫu dệt khác nhau như thế nào?

AI học cách phân biệt kết cấu dệt bình thường với các khuyết tật thực sự trong quá trình huấn luyện. Bạn có thể huấn luyện các mô hình riêng biệt cho các lớp composite khác nhau và chuyển đổi giữa chúng khi cần.