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AI Refinery 项目视频记录
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英国 MIL AIP ENR 1 - 2 - 1 ENR 1.2 目视飞行规则...
1.2.1.11.1 为确保安全、高效和快速的空中交通，国家天空中的所有军事参与者都必须遵守一套共同的规则。标准化欧洲空中规则 (SERA) 管理着欧共体内的空中和相关运营，并已在英国空中航行法令中被采纳（但有例外）（请参阅 2016 年空中航行法令 (ANO) 和法规）；军事参与者不受这些法规的约束（请参阅 2012 年 9 月 26 日委员会实施条例 (EU) 第 923/2012 号引言第 10 段和 ANO 第 160(3)(C) 和 160(4) 条）。然而，不必要地偏离 SERA 可能会增加军人和平民的生命风险，因此本法规在必要范围内偏离 SERA 以促进军事航空。
军用规格引线键合目视检查标准、资格和流程的回顾
单片微电路（或集成电路）。一种微电路，仅由在单个半导体基板上或内部原位形成的元件组成，其中至少一个元件形成在基板内。大多数合格的 QML 供应商都使用铝楔形键合，大概是为了保持 IC 上的键合为单金属。
谢谢，Captain Obvious！是的，这些系泊缆绳显然没有通过 PMS 和系泊缆绳技术手册的目视检查。
根据 NSTM 第 613 章“钢丝绳、纤维绳和索具”，修订版 5，具体描述并说明了从线轴上解开合成线、在甲板上放松的正确方法以及如何将新线弯曲到卷轴或绞盘上的正确方法。此外，还提供了固定褶裥的说明。看起来这些指导都没有被遵循。
UFC 3-535-01 目视空中导航设施
前言 统一设施标准 (UFC) 系统由 MIL-STD 3007 规定，提供规划、设计、建造、维护、恢复和现代化标准，并根据 2002 年 5 月 29 日 USD (AT&L) 备忘录适用于军事部门、国防机构和国防部实地活动。UFC 将用于所有国防部项目，并在适当情况下为其他客户工作。美国境外的所有建设也受部队地位协议 (SOFA)、东道国资助建设协议 (HNFA) 以及在某些情况下双边基础设施协议 (BIA) 的管辖。因此，采购团队必须确保遵守 UFC、SOFA、HNFA 和 BIA 中最严格的规定（如适用）。UFC 是动态文件，将定期审查、更新并提供给用户，这是各军种提供军事建设技术标准的责任之一。总部、美国陆军工程兵团 (HQUSACE)、海军设施工程司令部 (NAVFAC) 和空军土木工程中心 (AFCEC) 负责管理 UFC 系统。国防机构应联系编制部门以进行文件解释和改进。UFC 的技术内容由国防部工作组负责。建议的变更及其支持理由应通过以下电子表格发送到相应的军种提议办公室：标准变更请求。也可以从下面列出的互联网站点访问该表格。UFC 自发布之日起生效，并且仅通过以下来源的电子媒体分发：• 整体建筑设计指南网站 http://dod.wbdg.org/ 。
自动化飞机目视检查系统
为了减少对易出错的目视检查和现场检查的依赖，A*STAR 的研究人员开发了一种用于检测飞机表面缺陷的自动化系统。该系统使用机器人或摄像头从不同角度捕捉飞机图像。然后，机器学习算法处理这些图像，从这些图像中检测出各种缺陷。该系统还会定位这些缺陷，将它们映射到 3D 模型上，以可视化飞机表面的缺陷。然后，检查员可以对这些捕获的缺陷进行有针对性的检查和验证。
飞机目视检测方法综述...
1. 引言 安全和保障是航空活动中最重要的问题之一。确保飞机安全和保障的最重要阶段之一是对这些车辆进行维护。许多维护操作都是定期或每次飞行后和飞行前进行的，必要时还会进行故障排除操作。考虑到即使是一颗螺丝钉丢失也会危及飞行安全 [1]，很明显维护操作必须非常小心地进行。根据现代护理计划程序 [2]，维护有两种基本类型。它们被称为“航线维护”和“基地维护”。虽然航线维护比基地维护更肤浅，但它比基地维护执行得更频繁。飞行前、每日、每周或一定飞行时间后都被视为航线维护操作。飞机基地维护的关键步骤是控制冲击载荷 [3]。自然事件的影响，例如异物撞击，
评估目视检查任务风险的方法...
摘要：风险评估方法在航空领域应用广泛，但尚未被证实可用于飞机发动机部件的目视检查。该领域的复杂性源于缺陷类型的多样性及其在各个拆卸级别上不同的表现形式。设计了一个新的风险框架以包含背景因素。使用 Bowtie 分析确定这些因素为关键性、严重性和可检测性。该框架产生了一个风险指标，描述了缺陷在检查任务期间可能未被发现的程度，并导致不良的安全结果。简化框架提供了一种通过/不通过决策的方法。研究结果表明，缺陷的可检测性高度依赖于叶片的特定视图，并且可以量化风险。涉及材料分离或去除的缺陷（例如划痕、尖端摩擦、刻痕、撕裂、裂纹和断裂）在翼型视图中显示得最好。如果可以提供边缘视图，则涉及材料变形和形状变化的缺陷（例如尖端卷曲、前缘凹痕、弯曲和破损的叶片）的风险较低。这项研究提出，许多风险评估可以归结为三个因素：后果、可能性和辅助因素。后者代表了工业背景，可以包含多个特定于应用的子因素。已经设计出一种方法，包括适当的量表，用于包括
准许降落：飞行员在最后进近期间目视检测小型无人机
在仪表进近着陆场景中对无人机进行视觉检测。本研究旨在更好地了解人为因素对飞行员在进近和着陆环境中检测和避免与小型无人机系统发生潜在碰撞冲突的影响。作者试图检查飞行员在模拟仪表进近的视觉部分对可能造成碰撞风险的 sUAS 飞行器的平均视觉检测距离。本研究是一系列有关 sUAS 检测、可见性和防撞的相关现场实验中的第三个（Loffi、Wallace、Jacob 和 Dunlap，2016 年；Wallace、Loffi、Vance、Jacob、Dunlap 和 Mitchell，2018 年）。作者试图为飞行员制定操作策略，以提高在国家空域系统中运行的小型无人机的可见性、检测和防撞能力。
基于人工智能的图像处理技术减少了制造现场目视检查所需的工人数量
• 当前问题 • 解决方案 • 系统概述（总体） • 图像采集系统 • 学习模型 • 评估系统（手动） • 再学习 • 评估系统（自动） • 总结