企业商机
机器视觉位移监测仪基本参数
  • 品牌
  • 星地遥感
  • 型号
  • VIMOS-UX
  • 产地
  • 深圳
  • 可售卖地
  • 全国
  • 是否定制
机器视觉位移监测仪企业商机

地基雷达监测技术适应隧道洞口与高边坡变形趋势识别需求。隧道洞口常处于应力集中区,易形成落石、沉降、塌方等隐患,而高边坡区域则由于高差大、稳定性弱,需要全天候、多点覆盖的实时监测手段。星地遥感推出的XDYG-RadarMIMO数字阵列形变监测雷达,采用实孔径雷达成像技术,支持大面积、非接触式变形扫描,分辨率高,采样频率快,具备毫米级形变量识别能力。系统可通过角反射器提升信号回波强度,提升植被覆盖区或不规则表面下的监测稳定性。该设备已在广东河源某山区隧道工程的两个洞口高边坡处布设,并配合视觉与GNSS监测设备共同构建“雷达+视觉+北斗”的混合式监测网络,实现对高风险边坡全周期、全空间的数据掌控。系统异常变化可自动触发声光报警与后台预警,整体提升边坡预警的实时性与可靠性。建筑邻近施工沉降监测,数据支撑保护周边建筑免受开挖影响。在线机器视觉位移监测仪软件

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非扰动式文物变形监测:对脆弱珍贵的文物而言,监测本身也需要谨慎,传统在文物上安装传感器、贴附靶标的方法可能对文物表面造成二次损害。无人机视觉位移监测完全无需直接接触文物本体,即可获得高精度的变形数据,因而成为文物保护领域的理想选择 。例如,在监测古建筑墙体裂缝时,无人机从远处拍摄高清图像,通过图像处理判读裂缝宽度变化,无需在古墙上镶钉任何测量标尺。对于石窟壁画的监测,传统方法可能需要贴片或打孔安装仪器,而无人机方案只需在洞外操作飞行器获取影像即可完成分析。由于没有物理接触,监测活动对文物本身没有任何扰动,也不影响景观和游客参观。与此同时,误差补偿算法和图像校正技术的应用保证了非接触测量的精度可靠达标。综上,非扰动式的无人机监测很大程度地平衡了文物原真性保护与变形监测需求,让监测手段隐身于无形,却发挥实实在在的预警作用。高支护机器视觉位移监测仪预警管控系统高层建筑倾斜监测,长期跟踪结构微倾防范倾覆隐患。

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光伏电站地基沉降监测:大规模光伏电站通常分布在开阔地带,若地基土质不均匀沉降,会导致成片光伏支架倾斜变形,影响发电效率和结构安全。传统人工测量难以及时覆盖上万组支架的高度变化。通过无人机视觉位移监测,可对整个光伏场区进行定期的三维形变普查。无人机沿预设航线飞行,获取光伏板阵列及地表的影像数据,生成数字高程模型。相邻时段的数据对比可揭示场区不同区域的沉降差异,毫米级监测精度足以捕捉单个支架几毫米的下沉 。监测系统将数据上传云端,运维人员能够远程查看每排光伏板的倾斜和高度变化趋势。如果发现某区域沉降明显,可尽早采取垫高基础或调整支架的措施,避免持续下沉造成组件扭曲损坏,保障电站平稳高效运行。

传统水库大坝结构复杂,环境条件多变,单一监测方式难以兼顾精度、覆盖率与响应速度。为提升监测的多样性与适应性,星地遥感创新性地将XDYG-EC视觉位移系统与XDYG-Radar MIMO雷达监测系统进行融合部署,形成互补性的“双模监测”方案。视觉系统具备高频率、高清图像回传与标靶位移识别能力,适合中远距离、点状监测需求;而雷达系统则具备面状监测优势,可快速捕捉目标区域位移场变化,尤其适用于雨雾环境下的全天候监测。在广东某大型水库项目中,该双模组合应用于主坝、副坝及库岸边坡等关键位置,实现了分层分区精细化管理,极大增强了整体监测的稳定性与实效性,为智慧水利复杂场景提供了高度可靠的解决范式。多工地云端位移监测,远程掌控各项目变形状况提升监管效率。

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输电通道沿线滑坡监测:输电线路穿越山区时,沿线山坡的滑坡泥石流风险对电网构成威胁。以往依靠人工巡线难以及时发现隐蔽的边坡变形征兆。现在通过便携灵活的无人机视觉监测,可对线路周边疑似滑坡区域进行周期性三维扫描。无人机从多个角度获取坡体表面形态数据,生成数字高程模型并对比不同时段的模型,毫米级的位移分辨能力可识别坡面细微形变和裂缝扩展迹象。系统采用误差补偿算法校正航摄姿态差异,确保不同批次数据具有可比性。监测结果上传至云平台,运维中心可对各危险坡段进行统一监控和预警。当发现山体发生缓慢位移趋势时,电力部门能够提前采取护坡、改线等措施 ,避免滑坡突然爆发中断输电通道。精细位移数据辅助优化边坡设计,提高采矿安全与效率。安全机器视觉位移监测仪优势

矿区远程高边坡采用无人机监测方案,弥补人员无法靠近的盲区。在线机器视觉位移监测仪软件

在智慧水库体系中,边远站点电力与网络条件不足成为制约自动化监测推进的瓶颈。星地遥感的多款设备如XDYG-18北斗接收机与XDYG-EC视觉位移系统,均具备强大的边缘计算能力,可在设备本地实现数据解算、异常判断和预警输出,减少对中心服务器的依赖。设备支持接入声光报警器、数据采集单元,形成前端智能反应机制;并可通过4G、LoRa等多模通信网络与后端平台建立数据同步,保障信息实时上传与指令下达。实际应用中,在多个小型水库、边坡和矿山场景已部署的星地遥感设备,不仅具备单独运行能力,还通过云平台实现集中控制与远程升级维护。边缘智能不仅降低了运维压力,也为建立真正“无人值守、全覆盖”的现代水利监测体系提供了可行路径。在线机器视觉位移监测仪软件

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风电塔筒倾斜监测:风力发电机组的高耸塔筒在长期运行中可能因基础不均匀沉降或极端风载导致微小倾斜。一旦塔筒垂直度偏差超出允许范围,可能引发机组受力异常甚至倒塔事故。传统人工测量难以经常且精确地监控塔身倾斜。利用无人机视觉位移监测技术,可以对风机塔筒进行定期的姿态检测。无人机环绕塔身飞行,采集塔筒不同高度处的相对位移数据,通过三维重建获得塔身的实际倾斜角度。毫米级监测精度使得细微的倾斜变化亦可被捕捉。针对风场强风环境,系统内置的误差补偿算法能够滤除无人机受风扰动引入的测量误差,保证数据可靠。监测结果帮助运维人员及时了解每台风机基础的稳定状况,若发现倾斜逐渐加剧,可安排停机检修和基础加固,避免更严重...

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