在風力發電機中葉片是醉基礎和醉關鍵的部件之一，其良好的設計和可靠的質量直接影響風能的轉換效率。隨著技術不斷的迭代、裝機容量的不斷提升，受此影響，對葉片大型化和智能化生產提出了更高的技術要求。主梁系統是葉片主要的承載結構，為葉片提供抗彎和抗扭能力。真空灌注成型工藝是目前風電葉片主梁市場主流成型工藝，當覆膜工藝過程中出現真空膜密封不嚴進氣時，會導致含膠量不均勻、浸潤不良及固化不完全，進而引起葉片裂紋、斷裂和變形等問題，影響葉片的質量。原有傳統的密封測試手段主要靠現場工程師用耳朵聽或通過單一聲道的超聲波檢測儀，在嘈雜惡劣的生產車間，一些輕微泄露不易被聽到，準確定位泄漏點變得困難，且隨著葉片長度的增加，檢查效率變得越來越低，難度也越來越大。工業聲學成像儀LF10單手操作設計，為復雜工業現場的移動測試提供安全性及便利性，124高靈敏度麥克風陣列，大面積快速掃描模具表面并準確定位泄漏點，自動濾波技術自動消除典型的工業干擾，提高定位準確性。十字準線跟蹤顯示，便于現場測試人員直觀識別泄漏位置。聲學成像儀輕松識別聲音源頭，助力問題解決。內蒙古AI智能聲學成像儀結構異響定位檢測

高頻下的性能與所用的麥克風數量有關要檢測頻率很高的聲源，聲學相機必須配備大量麥克風，并且這些麥克風彼此相距很近。否則將發生空間混疊的問題，也就是在無效的位置顯示錯誤的結果和聲源。為了市場營銷，往往傾向于讓聲學相機支持更高的頻率，因為數字越大一般看上去越好。但實際上使用過高的頻率并沒有任何好處，反而導致性能變差。一般在室外發生PD。由于存在高壓安全預防措施的限制，因此無法接近問題來源。對于PD，使用10kHz至30kHz的頻率大有裨益，如在遠距離獲得更好的性能。山東聲學成像儀工業聲學成像儀在電力局放檢測中的應用與優點。

空壓機作為生產制造業中不可缺少的設備之一，為工業生產過程提供各種所需要的氣體，保障工業生產順利進行。隨著國際社會對綠色環保、減少碳排放提出更高的期待，節能減排也日益被生產企業所重視。為了保證生產過程不間斷的穩定運轉，壓縮機通常需要全天候不間斷的運行。生產過程中經常發現氣體壓力不足以保證正常生產的需求。導致空壓機增大運載負荷，或者新增空壓機以保證滿足生產過程的壓力需求。由于工廠管道密布、范圍廣，很難顧及管道泄露情況，原有測試設備單一，效率比較低；高位布置的管道、法蘭檢測困難。LF10AirLeak聲波成像技術采用124高靈敏度麥克風陣列，可大面積快速掃描氣體管道并準確定位泄漏點。AutoFilter技術自動消除典型的工業干擾，提高定位準確性；AutoDistance自動預估泄漏點與相機之間的距離，輔助現場人員快速判斷，配合AI增強技術，智能預估泄露強度及預估因泄露產生的能源損耗成本。單手操作設計，為復雜工業現場的移動測試提供安全性及便利性。檢測完成后可用專業軟件快速生成報告，幫助企業快速評估能源損耗情況。

檢測距離對于局部放電很重要與問題來源的距離在選擇頻率中發揮重要作用。頻率越高，聲音隨距離衰減越快，導致靈敏度和探測范圍變差。下面是一個例子：如果有一個聲源，在一米的距離上測得它為40dB(Z)（一般是少量漏氣或中等規模的PD），并且麥克風可拾取大于0dB(Z)的聲音，則正常情況下可在1khz下從約100米的距離和在100khz下從約10米的距離上檢測到該聲源。高頻下的性能與所用的麥克風數量有關要檢測頻率很高的聲源，聲學相機必須配備大量麥克風，并且這些麥克風好彼此相距很近。否則將發生空間混疊的問題，也就是在無效的位置顯示錯誤的結果和聲源。為了市場營銷，往往傾向于讓聲學相機支持更高的頻率，因為數字越大一般看上去越好。但實際上使用過高的頻率并沒有任何好處，反而導致性能變差。NL LF10-Kit工業聲學成像儀，帶壓氣體管道泄漏點可視化定位檢測的利器。

在人們沒有察覺的情況下，壓縮空氣正在工業生產中默默的流失，讓工廠蒙受巨大的財產損失。據不完全統計，工廠壓縮氣體的泄露量通常占供總氣量的15%-30%。這些泄露，間接導致電力能源的浪費，從而使整個工廠的用電成本升高。氣體泄漏是壓縮空氣系統極為普遍的能源浪費事件。如何堵住泄漏點？首先是需要找到它。如何才能快速、準確地查找到泄漏點？聽聲音？高空架設的管道、嘈雜的工業現場讓我們無法實現！噴肥皂水？大面積、長距離阻礙了我們的工作效率！新一代手持式聲學成像儀NL900可以幫助我們簡單快速的查找到泄漏位置，并用可視化方式呈現在工程師眼前，讓你真正的“看見”泄露。選擇聲學成像儀，深入探索聲音的未知領域。內蒙古AI智能聲學成像儀結構異響定位檢測

聲學成像儀，將聲音轉化為清晰的圖像信息。內蒙古AI智能聲學成像儀結構異響定位檢測

在聲學成像儀中，有足夠數量的麥克風起著關鍵作用。總的來說，增加麥克風的數量可以提高聲學性能。聲學成像儀通常使用MEMS麥克風陣列，因為它們具有良好的性能、穩定性、低功耗，而且體積小。MEMS麥克風通常可以接收到巨大的噪音（通常超過120 dB (A)），但同時會帶來很高的自噪水平，這意味著單個麥克風不能很好的接收到比較安靜的聲音水平。然而，這種自噪聲可以通過組合多個麥克風的信號來減弱。將麥克風的數量增加一倍，可以消除大約3 dB的噪音。因此，通過合理優化麥克風的數量，可以提高檢測微小聲音的靈敏度。NL Camera聲波成像儀通過利用124個低噪聲的麥克風，加上自有的聲學算法，NL聲學成像儀能夠在比較好條件下定位到小至0.016 l/min的空氣泄漏。內蒙古AI智能聲學成像儀結構異響定位檢測