Novo sistema alimentado por IA usa drones e imagens avançadas para automatizar a detecção de danos em aeronaves, reduzindo o tempo de manutenção e o erro humano
por DRONELIFE Workers Author Ian J. McNab
A Deep Inspection, desenvolvedora de sistemas de inspeção baseados em IA e sediada na Coreia do Sul, que usa sistemas de IA de detecção de imagens para tentar facilitar a inspeção de tudo, desde túneis até o desenvolvimento de filtros de ruído 3D, recebeu recentemente uma patente (numerada #WO2023128008) que descreve um novo sistema de inspeção de aeronaves baseado no mesmo tipo de tecnologia de inspeção de IA derivada de imagens.
À medida que os sistemas de inspeção de voo se tornaram novo escrutínio após uma série de falhas de alto perfil, mais provedores tentaram criar sistemas que removessem a possibilidade de erro humano do delicado equilíbrio entre segurança e eficiência quando se trata de fazer aviões. A Deep Inspection quer usar drones para quantificar, diagramar e visualizar rapidamente os danos aos sistemas internos do motor e ao corpo do avião, tornando o que antes period um processo longo e trabalhoso mais rápido e eficiente.
O resumo completo, descrevendo a nova patente, diz o seguinte: “A presente invenção se refere a um sistema de automação de inspeção de aeronaves com base em uma imagem e inteligência synthetic explicável e, mais particularmente, a um sistema de automação de inspeção usando uma plataforma de automação de inspeção para detecção, quantificação e visualização de danos em uma aeronave com base em uma imagem e inteligência synthetic explicável. De acordo com a presente invenção, ao detectar rachaduras e danos em uma carroceria de aeronave usando um drone no qual uma câmera de imagem óptica e térmica é carregada, e em um motor a jato usando um dispositivo de inspeção no qual uma câmera especializada em baixa luminância é carregada, uma carroceria de aeronave é fotografada pelo drone no qual o equipamento de imagem é carregado, rachaduras e danos são detectados com base em inteligência synthetic a partir de uma imagem adquirida de um motor a jato de aeronave por uma câmera especial especializada em baixa luminância, e as rachaduras e danos detectados são quantificados, diagramados e visualizados, de modo a reduzir os custos de manutenção da aeronave e aumentar a eficiência da operação da aeronave.”
Mais informações sobre Deep Inspection estão disponíveis aqui.
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Miriam McNabb é editora-chefe da DRONELIFE e CEO da JobForDrones, um mercado profissional de serviços de drones, e uma observadora fascinada da indústria emergente de drones e do ambiente regulatório para drones. Miriam escreveu mais de 3.000 artigos focados no espaço comercial de drones e é uma palestrante internacional e figura reconhecida na indústria. Miriam é formada pela Universidade de Chicago e tem mais de 20 anos de experiência em vendas e advertising and marketing de alta tecnologia para novas tecnologias.
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