XEAST เป็นซัพพลายเออร์ชั้นนำ & ผู้ผลิตเครื่องมือวัดและทดสอบระดับมืออาชีพในประเทศจีน

Deepseek: คุณจะปฏิวัติเทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดหรือไม่?

กล้องความร้อน AI +

2025-05-28

ในช่วงวันหยุดเทศกาลฤดูใบไม้ผลิเราเชื่อว่าทุกคนถูกน้ำท่วมโดยรุ่นขนาดใหญ่ที่ผลิตในประเทศ ลึกล้ำ . ไม่เพียง แต่สามารถเขียนบทกวีสีและตอบได้อย่างคล่องแคล่ว แต่ยังเข้าใจคำแนะนำที่ซับซ้อนทำงานที่ยากต่าง ๆ และแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่หลากหลายและความสามารถในการสร้าง

และตอนนี้เรามาสัมผัสพลังของโมเดล "คนดังทางอินเทอร์เน็ต" นี้และได้สนทนากับมันเพื่อสำรวจผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการถ่ายภาพความร้อนอินฟราเรดที่เรามีส่วนร่วม

เนื้อหาต่อไปนี้ถูกสร้างขึ้นโดย Deepseek:

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว เมื่อเร็ว ๆ นี้ Deepseek ซึ่งเป็น บริษัท ปัญญาประดิษฐ์ได้เปิดตัวความสำเร็จครั้งล่าสุด - Deepseek Large Model ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่หลากหลายและความสามารถในการสร้าง การเกิดขึ้นของเทคโนโลยีนี้ได้นำความเป็นไปได้ใหม่ ๆ มาสู่การถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรด

เทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนอินฟราเรด จับรังสีอินฟราเรดบนพื้นผิวของวัตถุและแปลงเป็นภาพความร้อนที่มองเห็นได้ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขาต่าง ๆ เช่นการตรวจสอบอาคารการบำรุงรักษาไฟฟ้าและการวินิจฉัยทางการแพทย์ อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนแบบอินฟราเรดแบบดั้งเดิมนั้นอาศัยประสบการณ์ด้วยตนเองอย่างหนักสำหรับการตีความภาพและการสกัดข้อมูลซึ่งมีข้อเสียเช่นประสิทธิภาพต่ำและความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่ง

การจดจำภาพที่ทรงพลังการฟิวชั่นข้อมูลหลายรูปแบบและความสามารถในการก่อสร้างกราฟความรู้ของ ลึกล้ำ โมเดลขนาดใหญ่ของขนาดใหญ่สามารถชดเชยข้อบกพร่องเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำและนำการอัพเกรดอัจฉริยะมาสู่การถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรด

-01 การจดจำภาพอัจฉริยะและการวิเคราะห์ -

จาก 'มองเห็น' ถึง 'เข้าใจได้'

เทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนแบบอินฟราเรดแบบดั้งเดิมแม้ว่าจะสามารถแปลงรังสีอินฟราเรดที่มองไม่เห็นให้เป็นภาพความร้อนที่มองเห็นได้ แต่อยู่ในระดับ "มองเห็นได้" เท่านั้น สำหรับการรับรู้การจำแนกและการตรวจจับความผิดปกติของวัตถุเป้าหมายในภาพมันยังคงต้องอาศัยประสบการณ์ด้วยตนเองอย่างมากและมีข้อเสียเช่นประสิทธิภาพต่ำและความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่ง

ความสามารถในการจดจำภาพที่ทรงพลังของโมเดลขนาดใหญ่ของ Deepseek สามารถระบุวัตถุเป้าหมายในภาพความร้อนได้โดยอัตโนมัติจัดประเภทคำอธิบายประกอบและตรวจจับความผิดปกติเพื่อให้ได้ก้าวกระโดดจาก "มองเห็นได้" เป็น "เข้าใจได้" ตัวอย่างเช่น:

·การตรวจสอบพลังงาน:
การระบุอุปกรณ์ที่มีความร้อนสูงเกินไปและการติดฉลากข้อมูลตำแหน่งเฉพาะและอุณหภูมิจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบและความแม่นยำอย่างมากทำให้เกิดอุบัติเหตุจากไฟไหม้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

·การตรวจสอบอาคาร:
ระบุสะพานระบายความร้อนการรั่วไหลของน้ำและข้อบกพร่องของฉนวนในอาคารโดยอัตโนมัติและสร้างรายงานการตรวจสอบโดยละเอียดเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาปัญหาได้อย่างรวดเร็วและปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของอาคาร

·การวินิจฉัยทางการแพทย์:
ระบุพื้นที่อุณหภูมิที่ผิดปกติบนพื้นผิวมนุษย์โดยอัตโนมัติและช่วยเหลือแพทย์ในการวินิจฉัยโรคเช่นการคัดกรองมะเร็งเต้านมเร็วการประเมินปฏิกิริยาการอักเสบ ฯลฯ

02 ข้อมูลหลายรูปแบบฟิวชั่น

จาก 'มิติเดียว' ถึง 'การรับรู้ทุกรอบ'

แม้ว่าเทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดสามารถให้ข้อมูลการกระจายอุณหภูมิบนพื้นผิวของวัตถุ แต่ก็ขาดความสามารถในการรับรู้คุณสมบัติอื่น ๆ ของวัตถุซึ่งในระดับหนึ่ง จำกัด ช่วงการใช้งาน

โมเดลขนาดใหญ่ Deepseek สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลประเภทต่างๆรวมถึงรูปภาพข้อความการพูด ฯลฯ มันสามารถหลอมรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการถ่ายภาพความร้อนของอินฟราเรดด้วยข้อมูลเซ็นเซอร์อื่น ๆ (เช่นภาพแสงที่มองเห็นได้สัญญาณเสียง ฯลฯ ) เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครอบคลุมและแม่นยำยิ่งขึ้นได้รับการอัพเกรดจาก "มิติเดียว" เป็น "การรับรู้ทุกรอบ" ตัวอย่างเช่น:

·การทดสอบอุตสาหกรรม
การวิเคราะห์ฟิวชั่นของข้อมูลการถ่ายภาพความร้อนอินฟราเรดด้วยภาพแสงที่มองเห็นได้สัญญาณเสียง ฯลฯ สามารถกำหนดสถานะการทำงานของอุปกรณ์ได้อย่างแม่นยำคาดการณ์ความเป็นไปได้ของความผิดพลาดและกำหนดกลยุทธ์การบำรุงรักษาที่สอดคล้องกัน

·การตรวจสอบความปลอดภัย
การรวมข้อมูลการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดเข้ากับการถ่ายภาพแสงที่มองเห็นได้การจดจำใบหน้าและเทคโนโลยีอื่น ๆ สามารถบรรลุการรับรู้เป้าหมายและการวิเคราะห์พฤติกรรมที่แม่นยำยิ่งขึ้นและปรับปรุงระดับความฉลาดของระบบรักษาความปลอดภัย

·การวินิจฉัยทางการแพทย์
การวิเคราะห์ฟิวชั่นของข้อมูลความร้อนอินฟราเรดกับเวชระเบียนของผู้ป่วยคำอธิบายอาการ ฯลฯ สามารถช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นและพัฒนาแผนการรักษาส่วนบุคคล

03 การสร้างกราฟความรู้และการใช้เหตุผล

จาก 'ประสบการณ์ขับเคลื่อน' ถึง 'ความรู้ที่ขับเคลื่อน'

เทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนแบบอินฟราเรดแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่อาศัยประสบการณ์ด้วยตนเองสำหรับการตีความภาพและการสกัดข้อมูลขาดการสนับสนุนระบบความรู้ที่เป็นระบบและยากที่จะรับมือกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงสถานการณ์การใช้งานจริง
โมเดลขนาดใหญ่ Deepseek สามารถสร้างกราฟความรู้ในด้านการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดการเชื่อมโยงข้อมูลภาพขนาดใหญ่ประสบการณ์กรณีและความรู้ระดับมืออาชีพสำหรับการอนุมานและการวิเคราะห์ให้การสนับสนุนความรู้ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนอินฟราเรดและตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงจากประสบการณ์ ตัวอย่างเช่น:

·การทำนายความล้มเหลวของอุปกรณ์
จากข้อมูลในอดีตและข้อมูลการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ทำนายความเป็นไปได้ของความล้มเหลวของอุปกรณ์และให้คำแนะนำการบำรุงรักษาเชิงป้องกันเพื่อลดต้นทุนการบำรุงรักษาอุปกรณ์และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของอุปกรณ์

·การวินิจฉัยโรคช่วยโรค
การสร้างกราฟความรู้เกี่ยวกับโรคบนพื้นฐานของอุณหภูมิอินฟราเรดเพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคและปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของการวินิจฉัย

·การสนับสนุนการตัดสินใจอัจฉริยะ ให้การสนับสนุนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดสำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดเช่นในการปรับปรุงการปรับปรุงการประหยัดพลังงานแนะนำแผนการประหยัดพลังงานที่ดีที่สุดตามข้อมูลการถ่ายภาพความร้อนอินฟราเรดและกราฟความรู้

การเกิดขึ้นของแบบจำลองขนาดใหญ่ที่ลึกล้ำได้นำการเปลี่ยนแปลงการปฏิวัติมาสู่การถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดปลดล็อคทักษะใหม่ ๆ มากมายและส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้น ฉันเชื่อว่าด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและการปรับปรุงเทคโนโลยี Deepseek จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในด้านการถ่ายภาพความร้อนด้วยอินฟราเรดซึ่งนำคุณค่าไปสู่อุตสาหกรรมต่าง ๆ มากขึ้น

ออสซิลโลสโคปมัลติมิเตอร์คืออะไร?

ต่อไป