1. ultraklare, sehr feine Sonde.

Zum Beispiel das ultraklare Bild: mehr als 2 Millionen Pixel, leichteres Auffinden winziger Defekte; je dünner die Sonde, leichteres Einführen in enge Spalten oder Hohlräume.

2. Automatische Identifizierung und Analysetechnik.

Verschiedene Arten von Metall- oder Nichtmetallteilen oder interne Oberflächenfehler in Rohrleitungen sind wichtige Wartungsindikatoren und Beurteilungsgrundlage für verschiedene Arten von Ausrüstungen, gewöhnliche Industrieendoskop interne visuelle Inspektion, obwohl manuelle Erkennung durchgeführt werden kann, aber die Effizienz ist relativ gering, die Fähigkeit der manuellen Identifizierung von Fehlern gibt es Fehler und Standards sind nicht einheitlich wird auch oft dazu führen, dass Defekte verpasst Erkennung auftritt. Die Verwendung von automatischer Erkennung und Defekt-Erkennung-Technologie auf Basis von Deep Learning, kann nicht nur erheblich verbessern die Effizienz der Erkennung, reduzieren die Arbeitsintensität des Betreibers, sondern auch, um sicherzustellen, dass die Fähigkeit, Mängel ohne Einmischung des Betreibers zu identifizieren.

3, dreidimensionale Anzeige, durch die Verwendung von 3D-Modellen, die Form und die interne komplexe Struktur der Messung Ziel kann deutlich gesehen werden.

4、 In-situ endoskopische Reparatur

In-situ endoskopische Reparatur, das heißt, unter der Bedingung, nicht zu demontieren, wie das Schleifen der Klinge gerollt Rand, die Reinigung von Kohlenstoff und die Reinigung von kleinen Trümmern in den Motor. In der zivilen Luftfahrt Bereich Wartung, vor allem in militärischen Flugzeugen schnelle Reparatur, in-situ endoskopische Reparatur kann erheblich Zeit und Kosten sparen, ist die Anwendung Wert sehr hoch.

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