Un nuevo sistema impulsado por IA utiliza drones e imágenes avanzadas para automatizar la detección de daños en aeronaves, lo que reduce el tiempo de mantenimiento y los errores humanos
Por Ian J. McNab, redactor de DRONELIFE
Deep Inspection, desarrollador de sistemas de inspección impulsados por IA con sede en Corea del Sur, que utiliza sistemas de IA de detección de imágenes para intentar facilitar la inspección de todo, desde túneles hasta el desarrollo de filtros de ruido 3D, recibió recientemente una patente (número WO2023128008) que describe un nuevo sistema de inspección de aeronaves basado en el mismo tipo de tecnología de inspección de IA derivada de imágenes.
A medida que los sistemas de inspección de vuelo han ido pasando a estar bajo control, Nuevo escrutinio Tras una serie de fallos de alto perfil, más proveedores han intentado crear sistemas que eliminen la posibilidad de error humano en el delicado equilibrio entre seguridad y eficiencia a la hora de fabricar aviones. Deep Inspection quiere utilizar drones para cuantificar, diagramar y visualizar rápidamente los daños tanto en los sistemas internos del motor como en la carrocería del avión, haciendo que lo que antes era un proceso largo y laborioso sea más rápido y eficiente.
El resumen completo, que describe la nueva patente, dice lo siguiente: “La presente invención se refiere a un sistema de automatización de inspección de aeronaves basado en una imagen e inteligencia artificial explicable y, más particularmente, a un sistema de automatización de inspección que utiliza una plataforma de automatización de inspección para la detección, cuantificación y visualización de daños en una aeronave sobre la base de una imagen e inteligencia artificial explicable. De acuerdo con la presente invención, al detectar grietas y daños en el cuerpo de una aeronave utilizando un dron en el que se carga una cámara de imágenes ópticas y térmicas, y en un motor a reacción utilizando un dispositivo de inspección en el que se carga una cámara especializada para baja luminancia, se toma una imagen del cuerpo de la aeronave mediante el dron en el que se carga un equipo de imágenes, se detectan grietas y daños sobre la base de inteligencia artificial a partir de una imagen adquirida de un motor a reacción de la aeronave mediante una cámara especial especializada para baja luminancia, y se cuantifican, diagraman y visualizan las grietas y daños detectados, con el fin de reducir los costos de mantenimiento de la aeronave y aumentar la eficiencia de la operación de la aeronave”.
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Miriam McNabb es la editora en jefe de DRONELIFE y directora ejecutiva de JobForDrones, un mercado de servicios profesionales para drones, y una observadora fascinada de la industria emergente de los drones y el entorno regulatorio para los drones. Miriam ha escrito más de 3000 artículos centrados en el espacio de los drones comerciales y es una oradora internacional y una figura reconocida en la industria. Miriam tiene un título de la Universidad de Chicago y más de 20 años de experiencia en ventas y marketing de alta tecnología para nuevas tecnologías.
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