汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性,可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试(NDT),这可能无法有效地识别小型,表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能(AI),机器学习(ML),计算机视觉(CV),图像处理和光检测传感器技术的快速进步,智能裂纹检测系统(SCDS)正在作为对此问题的有效,自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法,技术,挑战和未来方向,重点是实时监控,基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。
a)简介:定义以及工具的限制和类型(开源与封闭源)。b)法律问题:隐私权,第四和第五修正案,《第五修正案》下的加密密钥,法律权威类型,免受法律程序,宣誓书,证词和作证的保护。c)数字法医工具:类型,以人工为重点的工具与多合一工具,要求和局限性d)调查过程:警报,证据的识别,证据的收集和保存证据,时间表,报告,保管链,保管链以及证据的身份验证。e)获取和保存证据:拉力与分类,写阻挡,预先准备的目的地媒体,成像程序,获取波动证据,实时取证分析和托管链。f)证据分析:拉力与分类,写阻滞,法医准备的目的地媒体,成像程序,获取挥发性证据,实时取证分析和托管链。
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例如,在欧盟 ELV 指令出台之前,据估计英国每年大约有 180 万辆 ELV(来源:汽车回收和处置联盟,ACORD)。尽管过去 25 年来英国汽车数量大幅增长,但目前(官方)的 ELV 数量仅接近最初估计的 50%。ATF 处理的 ELV 数量从 100 多万辆的峰值开始,近年来一直在下降。据估计,自 2000 年 ELV 指令出台以来,英国至少有 1200 万辆汽车“失踪”。失踪车辆中很可能有很大一部分是“回收零件价值”最高的车辆。
M. Salehi等。 “通过毛细管介导的无结合三维印刷的镁 - 锌 - 锌(ZK)合金的添加剂制造”,《材料与设计》,169(2019)。 M. Salehi等人,“通过纳米颗粒作为烧结剂作为烧结辅助工具的粘合喷气添加剂制造中的致密性”,《制造过程杂志》,99,(2023),M. Salehi等。“通过毛细管介导的无结合三维印刷的镁 - 锌 - 锌(ZK)合金的添加剂制造”,《材料与设计》,169(2019)。M. Salehi等人,“通过纳米颗粒作为烧结剂作为烧结辅助工具的粘合喷气添加剂制造中的致密性”,《制造过程杂志》,99,(2023),
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