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人工智能在工業內窺鏡檢測中的應用

2022-10-24 14:44:16

人工智能在工業內窺鏡檢測中的應用,主要體現在通過機器學習提升缺陷識別過程的自動化和智能化水平。韋林工業內窺鏡 Everest Mentor Visual iQ 搭載的 ADR(Assisted defect recognition)人工智能輔助缺陷判斷系統,即為通過機器學習算法訓練得到的缺陷輔助判斷模型。

工業內窺鏡

利用 ADR 實現人工智能在工業內窺鏡檢測中的應用,需要這樣一些環節:

1. 收集缺陷檢測圖像及數據。韋林合作伙伴——工業內窺鏡廠家 Waygate technologies 的 InspectionWorks 為檢測數據提供了高效的收集接口及數據存儲與管理平臺;

2. 根據收集的檢測圖像及數據,開發用于輔助識別缺陷的ADR模型。該過程使用收集到的、已經標記缺陷相關信息的代表性檢測圖像(稱為標記樣本),通過機器學習過程,訓練得到具備輔助識別缺陷能力的ADR模型。該訓練過程不僅需要數量眾多的樣本,往往還需要幾十個小時、甚至更多的訓練時間,才能使模型收斂。

3. 部署訓練好的ADR模型,以便在內窺檢測中輔助識別新檢測圖像中的缺陷,提升內窺檢測的自動化和智能化水平。具體可以將 ADR 部署到 Everest Mentor Visual iQ上,也可以在 InspectionWorks 云平臺上應用該功能。

如下是使用ADR模型輔助識別缺陷的檢測圖像,四個圖分別展現了識別燃機熱障涂層脫落、凹痕/缺口、裂紋、擦傷的界面,藍框標識缺陷區域,上方則顯示缺陷類別。

人工智能在工業內窺鏡檢測中的應用

人工智能模型ADR應用于工業內窺鏡檢測的優點:可以顯著減少檢查時間;減少因為人為因素導致的檢查誤報;有助于讓檢查人員合理分配注意力,定性觀察、定量分析等眾多方面都得到合理關注。對于耗時長、重復性工作多的內窺檢測來說,用人工智能賦能缺陷識別過程,是提升檢測效率和檢測效果的理想手段。除了本文介紹的ADR外,人工智能在工業內窺鏡檢測中的應用還有3D縫合、葉片自動計數等應用,詳情請參見以下相關推薦中的文章。



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