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高品質AI工業(yè)內窺鏡,機器學習與內窺檢測融合的新一代力作!
高品質AI工業(yè)內窺鏡是將機器學習與內窺檢測技術相融合的新一代可視化檢測工具,其軟件核心不能用簡單的算法二字來概括,而是經過機器學習訓練優(yōu)化得到的智能模型,在內窺檢測過程中應用該模型,可以準確識別并分類靜態(tài)或動態(tài)圖像中的各種缺陷,引導檢測人員重點關注,從而提升檢測效率,用AI技術為工業(yè)檢測帶來顛夏性的變革。
利用AI為目視檢測服務,首先需要通過機器學習過程訓練智能模型,該過程通常需要使用大量算力、以及成千上萬甚至更多個已被“標記”的代表性圖像,來訓練神經網絡對被檢測項目特定區(qū)域的“認知”能力。訓練并通過評估的智能模型將被部署于工業(yè)內窺鏡設備或者其他需要使用分析功能的地方,用來推斷新檢測圖像上的各種缺陷。
市面上的AI工業(yè)內窺鏡非常多,但有的并非經過了上述嚴格的訓練過程,而單純?yōu)槌醋鰽I概念加載了演示用模型,這樣的模型是不能用于實際檢測中的。那么怎么樣才算是高品質AI工業(yè)內窺鏡?本文帶您一探究竟。
高品質AI工業(yè)內窺鏡應該具備以下特點:
1. 清晰畫質是智能檢測的核心
用于內窺檢測的智能模型要根據(jù)靜態(tài)或動態(tài)檢測圖像推斷缺陷情況,不清晰的圖像將導致模型無法輸出有價值的結果,因此AI工業(yè)內窺鏡必須具備提供清晰檢測圖像的能力,采用CCD的AI工業(yè)內窺鏡比采用CMOS的更具優(yōu)勢。例如,韋林工業(yè)視頻內窺鏡所采用的原生像素可達120萬的SUPER HAD彩色CCD圖像傳感器,可為ADR智能模型提供高清、流暢以及更高色彩還原的檢測畫面,用更可靠的智能識別結果為用戶帶來更輕松的檢測體驗。
2. 智能模型以豐富的檢測數(shù)據(jù)為支撐
數(shù)量充足、種類多樣、代表性強且高質量的數(shù)據(jù)樣例集合是訓練智能模型的關鍵,因此,為了訓練高品質AI工業(yè)內窺鏡的智能模型,大量清晰的、典型的內窺檢測圖像是必不可少的。以韋林工業(yè)內窺鏡的Gas Power assist AI模型為例,其訓練過程使用了CFM56系列、LEAP、Trent700等眾多型號的航空發(fā)動機的大量真實檢測數(shù)據(jù),以確保該高質量模型在孔探應用中準確地識別缺陷。就這一點來說,很多新興的工業(yè)內窺鏡公司由于用戶少和應用有限,導致檢測數(shù)據(jù)的積累是遠遠不夠的,這樣推出的智能模型很難在實際應用中發(fā)揮作用。
3. 智能模型成熟而可靠
好的模型需要經過有效的訓練、優(yōu)化、交叉驗證、評估等過程,調整參數(shù)進而優(yōu)化模型,不斷提升模型的性能,獲得更好的召回率等指標,以確保投入應用后的模型面對新數(shù)據(jù)依然有出色的表現(xiàn)。這一點對于用于工業(yè)內窺鏡的AI模型也是同樣的。韋林品牌在2021年就率先開始將AI人工智能輔助缺陷判斷功能引入了工業(yè)內窺鏡檢測領域,經過多年的持續(xù)迭代、優(yōu)化與升級,以及在應用中的實踐檢驗,已日臻成熟與完善,可準確地自動識別發(fā)動機葉片等設備的各類缺陷。
4. 支持通用模型和定制化模型
好的AI工業(yè)內窺鏡可以支持不同來源、面向不同對象的多樣化智能模型,在為用戶提供通用解決方案的同時,也為定制化解決方案提供支持。例如:韋林新一代工業(yè)內窺鏡 Everest XLG4+/MViQ+ 既可以搭載自身開發(fā)和認證的 Gas Power assist 商用航空發(fā)動機及燃氣輪機的通用分析模型,也可搭載第三方合作伙伴開發(fā)和認證的 Aiir Innovations 航空商用發(fā)動機分析模型,還可以搭載與客戶合作共同研發(fā)定制的專屬訓練與分析模型,同時也支持將客戶自己研發(fā)的AI模型APP化加載到韋林AI工業(yè)內窺鏡上運行,并與客戶自有服務器相連接以便不斷訓練與迭代。
由此可見,高品質AI工業(yè)內窺鏡由先進內窺鏡技術、大量高質量檢測樣本、以及長時間訓練和實踐檢驗共同打造而成。這里為您推薦一款高品質AI工業(yè)內窺鏡——韋林 Everest XLG4+/MViQ+,該系列產品不僅采用成像高清的 SUPER HAD CCD 圖像傳感器,而且其可配置的 Gas Power assist 商用航空發(fā)動機及燃氣輪機的通用分析模型以及 Aiir Innovations航空商用發(fā)動機分析模型,都是運用大量真實檢測案例訓練得到的成熟智能模型,還可以搭載用戶定制的模型。從圖像的清晰度、模型的專業(yè)度和成熟度、以及支持定制的兼容能力等各個方面看,該系列產品都是一款值得購買的智能檢測工具。
高品質AI工業(yè)內窺鏡,正在用科技的力量改變傳統(tǒng)的內窺檢測方式,從當下的智能識別到未來數(shù)據(jù)驅動的決策方式,不斷助力企業(yè)提升對資產健康的把控能力和精細化管理能力,更從容地擁抱工業(yè)智能化轉型的浪潮!
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