基于无人机智能视觉的大型特种设备表面缺陷检测

为解决大型特种设备不可达部位表面缺陷检测的难题,提出了一种利用无人机检测和识别表面裂纹的方法。首先利用搭载着双云台的无人机检测装置,对罐区围堰墙面以及高空建筑物墙面等目标的表面图像进行全方位采集;然后用Faster R-CNN深度学习神经网络算法对采集到的图像进行分类,确定检测图像中是否存在裂纹缺陷;最后对检测出的裂纹目标框区域进行形态学处理。检测结果表明,Faster R-CNN算法的裂纹检测准确率达95.74%,同时裂纹宽度识别误差约为3.9%,长度误差约为5.3%,实现了罐区围堰墙面以及高空建筑物墙面的远程自动化检测。

钢铁行业大型特种设备5G应用系统设计

在“工业4.0”、“工业互联网”、“5G”大发展的时代背景下,钢铁行业正处于转型升级的关键期,大型特种设备是钢铁行业生产的关键型设备,目前主要以人工现场操作为主,存在工作环境恶劣、人工成本高、工作效率低的问题。5G技术的低时延、大带宽、广连接的特性将为大型特种设备自动化改造注入新动力。探讨分析钢铁行业大型设备作业现状和痛点,大型特种设备自动化改造具体需求,5G大型特种设备应用场景,提出5G智能无人化大型特种设备系统架构和功能,给出实现大型特种设备作业的无人化、自动化、智能化可行性方案。

大型特种设备管理

大型特种设备在施工过程中使用的日益增多,因此对于设备使用单位来说如何管理好大型特种设备成为设备管理工作的重点。针对重庆轨道交通环线一标项目对TBM的管理为例,论述了TBM管理过程中重点管控的几个环节:驻场监造、日常管理、配件管理。通过实际事例提出了一些TBM的管理方法,为大型特种设备管理工作提供参考和管理思路。

电梯塔机等特种设备运行监控技术分析

电梯塔机等特种设备对人们的生产和生活具有重要作用,在电梯塔机等特种设备运行过程中会面临很多风险,继而造成严重的安全事故,其主要原因是企业缺少有效的监控技术,因此,本文针对电梯塔机等特种设备运行监控系统构成进行分析,继而讨论电梯塔机等特种设备运行监控技术以及加强电梯塔机等特种设备运行的策略,以供参考。

无人机机载检测技术在特种设备检验检测中应用探讨

为解决传统检验检测手段在高大结构型式特种设备应用上的局限性,本文在借鉴无人机机载检测系统在电力巡查、桥梁检测等方面应用基础上,介绍了无人机机载检测系统组成及工作原理,探讨了无人机机载检测技术在起重机械、大型游乐设施检验检测中的应用前景。最后比较分析了两种检验检测手段的优缺点,并针对无人机机载检测技术在特种设备检验检测上的应用提出若干建议。