FLIR红外热成像技术在澳大利亚被用于卡车和采矿车辆的自动化检查
Pitcrew AI 是一款将 FLIR 红外线成像技术与AI技术结合进行卡车和采矿车辆检查的全新系统。该系统使用经过红外图像库训练的人工智能算法，能够提前发现问题，避免造成设备毁坏或者道路伤亡事故。
该系统是由澳大利亚的Industrial Monitoring & Control (IMC)公司所开发，用于自动对采矿用卡车的轮胎进行检测。采矿运输卡车的投入巨大，每个卡车轮胎更换成本高达5万澳元，而且一个轮胎上的小火花，可能最终会导致整辆价值500万美元的卡车被烧毁。令人担忧的是，轮胎起火并不是一个罕见的问题，就在去年，澳大利亚就发生了多起起火蔓延到整辆卡车的案例。而且卡车起火所带来的损失还要考虑到矿场停工和生产停滞所带来的巨大损失。
采矿运输卡车每个轮胎的更换成本高达50,000澳元。
IMC的总监Tim Snell先生解释为什么他们要开发一个全新的检查系统：“这许多年来，我们尝试了一系列不同的解决方案。”Snell说，“这是大型采矿和采石场已知的问题之一，但多年来一直没有一个好的解决方案。”
运输卡车轮胎的常见问题是脱层，即轮胎胎面分层剥落的情况。由于自动化运输卡车的采用，这一问题进一步恶化——轮胎从岩石上碾过很容易引起脱层，司机可能会避开石头，而自动驾驶的车辆可能会直接碾过去。
IMC在此前就已经发现，脱层可以用热像仪检测出来，检查间里也常常使用手持式热像仪进行检测。通过热像仪，检测人员可以检测出轮胎脱层的导致材料相互摩擦所引起温度升高所产生的热点。而且即使轮胎上糊满了泥块（这对采矿运输卡车来说是十分常见的情况），热像仪也能检测出热点，而用目视方法检查脱层情况需要将轮胎上的泥污清洗干净，才能观察到轮胎表面的破损迹象。“如果你进行非常详细的目视检查，确实也可以检测到脱层情况。”Snell说，“但事实上，在不需要停工的情况下，实时完成检查，红外成像是我们目前所知的一种有效的技术。”
采用红外成像技术检测轮胎热点。
在将这项检查付诸自动化的时候，IMC决定使用FLIR A615机器视觉热像仪，并训练了一个人工智能模型来识别早期阶段的脱层情况在热图像中的表现。
虽然建立训练库是一个巨大的任务——对一个人工智能进行训练需要数千张图像——Snell和他的团队的其他成员都对这个项目的进展情况感到惊讶。“当我们第一次在实地上线运行这个系统时，我们收到了非常准确的警报，它实际上已经做到了它该做的一切。”Snell介绍说，“像这样初次运行就表现如此出色的情况实在是万中无一。” 当然，在这一成功的背后，是IMC十年来坚持不懈的编程工作，它经销和集成A615等FLIR热像仪已经差不多10年了。
Pitcrew AI 用于轮胎脱层检测，每天可检测数百辆卡车。
Pitcrew AI 系统原本是为公路行驶的重型车辆开发的，类似的FLIR热像仪系统已经被用作自动检测越野卡车刹车问题的工具。该系统为相关部门提供合规性信息，为车队运营商提供预测性维护数据。
轮胎是采矿运输卡车更容易出现问题的部位，而对于越野卡车司机来说，刹车是遇到问题的情况更加常见。在重型车辆检测站和道路沿线其他站点部署自动热像仪检测系统，可以提醒道路管理部门注意刹车故障的早期迹象，从而能够进行针对性的检查，而不是随机检查。在澳大利亚，卡车刹车失灵是将近40%卡车事故的罪魁祸首，因此这是一个亟待解决的关键问题。
这个自动化解决方案部署在采矿场或者高速匝道处，每天能够检查数百车辆。“其实它没有上限，”Snell说道，“只需要两秒钟就能检查一辆车。”
配备FLIR热像仪的Pitcrew AI系统
Snell希望Pitcrew可以成为一个广泛部署的解决方案“我们致力让它成为澳大利亚的标准，同时还希望将它推广到全球。”他表示说。尽管与地方公路部门合作安装系统进展缓慢，但在过去的5年里，还是取得了长足的进展。到目前为止，他们已经在澳大利亚、巴布亚新几内亚、新西兰等地开展业务，甚至还拓展到了南非。“在我看来，没有什么能阻止我们在世界上任何一个地方推广。”
由于能够带来巨大的经济和安全效益，Pitcrew解决方案有望走向全球。系统目前使用FLIR A65或FLIR A615执行此应用。
