Tech in Asia, 一个在线数字出版物，为超过 350 万的高度参与的技术和商业社区提供服务 每月 用户，请我们的首席技术官回答互联网上有关检测科技 和NDT 的问题。观看采访或查看下面的脚本并测试您的知识！
你好，我叫 Antonio Caballero，是 巡鹰智检 的首席技术官。我今天在这里回答一些来自互联网的检测科技问题。
我们来看看第一个……
NDT 代表无损检测，顾名思义，它是在不对原始零件造成损坏的情况下检测、测试或评估材料特性、组件或基础设施等更大元素的过程。
换句话说，你不需要在混凝土墙上打一个洞来测试它。
无损检测有多种类型。这取决于材料、方法背后的物理原理和应用。目视检测是 NDT 的第一种类型，它对于收集第一条信息非常强大和有用。其他类型的无损检测例如
- 混凝土、纸张或岩石的回弹技术
- 用于混凝土、金属或复合材料的超声波
- 电磁测试……等等。
是的，有几种高级 NDT 方法。例如，我们可以提到超声波相控阵、飞行时间衍射、涡流测试或步进频率连续波 GPR。
高级方法也不太了解，其程序和数据解释可能非常复杂。您可能需要博士学位。了解其中一些。
这就是为什么在 巡鹰智检，我们特别注重开发智能软件来处理数据并简化解释和用户体验。
我们的目标是使技术大众化，并使每个人都可以轻松使用这些先进的 NDT 方法。
棘手！这实际上取决于探地雷达技术、应用以及资产状况。
例如，我们的 GPR 技术基于步进频率方法，与脉冲 GPR 相比具有巨大优势。在这项技术中，传感器能够在很宽的频率范围内调制传输信号，从而在深部区域获得高分辨率图像。
但是，对于那些喜欢保留一些数字的人，我想说 GPR 技术可以在前 60 至 80 厘米内的混凝土中实现亚厘米精度，在前 5 至 10 米内实现土壤中的亚分米精度。
信不信由你，大多数检测仍然是用纸和相机来管理的！！尽管如此，传统方法会降低数据质量和可用性。
这非常重要，因为基础设施和用户的健康和安全都依赖于它。
这就是我们开发名为 INSPECT 的平台的原因，该平台可在一个应用程序中提供所有必要的工具。当您可以自动将数据和图片固定到确切位置、具有 3D 可视化、协作可能性并在几秒钟内生成报告时，管理检测数据就很容易了！
好问题！
机器学习为视觉检测打开了一个充满可能性的世界。它可以帮助克服高成本、缺乏客观性和可追溯性差等挑战。
让我们看下面的例子。如果派两名技术人员检测同一座桥梁，他们的检测报告和评估可能会有很大不同。可能它们报告了不同的缺陷，或者报告了具有不同维度或严重性级别的相同缺陷。
这个问题可以通过机器学习来避免。
例如，我们的机器学习引擎 DEFECT 解决了上述问题。所有用户在检测和数字化裂缝时都将获得相同的结果，更快且完全可追溯。
未来，机器学习模型不仅会识别缺陷，还会提供原因的指示。一切都非常令人兴奋，至少对我而言。
绝对是的！事实上，机器学习与大数据分析相结合，已经被用于预测未来的缺陷或优化工业机械、航空航天、采矿设备和许多其他领域的维护流程。
人工智能和大数据分析在基础设施建设或检测中的应用仍然滞后。然而，机会就在那里，在 巡鹰智检，我们在研发方面非常努力& D 线可以弥补技术差距，并能够及早预测缺陷。
不知何故，能够为工程师和资产所有者提供一个水晶球来预测未来的缺陷。
另一个有趣的问题......
结构健康监测是指评估和控制资产结构健康的方法。
普遍存在一种误解，认为结构健康监测仅包括安装传感器并从中收集数据。然而，还不止这些。
适当的结构健康监测系统还应考虑从视觉和 NDT 检测中收集的数据，以便生成资产结构状况的整体概览。
为了更好地理解这一点，让我们把传感器想象成我们的神经系统……我们的神经系统帮助我们感知我们无法访问或看到的事物。但是如果你只有一个神经系统，你可能不会发现你的皮肤有什么问题。用眼睛很容易看到的东西。
因此，您需要所有级别的信息，从传感器数据到视觉和 NDT 检测，才能真正掌握全貌。
嗯……未来正朝着数据驱动的模型发展，并且有更多的可能性在结构健康监测中利用机器学习和数据科学。
可能性是无限的。
例如，由于资产状况的持续和自动验证，它将使预测性维护成为可能……
....这样一来，业主就可以优化预算，因为他或她将拥有所有必要的信息，可以在正确的时间做出正确的决定，而不会危及使用它的人的安全......
....总的来说，我们都可以从更健康的资产中受益，这些资产将持续更长时间并保护我们的自然环境。
对于这个问题，我想向您介绍 Max。你好麦克斯！！！
Max 这样的机器人可以在未来的检测中发挥重要作用。自主无人机或机器人的使用将改变整个检测行业，提高质量、安全性并极大地提高生产力。
好吧，这就是我今天的全部内容！我希望我已经激发了您对检测科技 世界的更多好奇。感谢收看！
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