人工智能在工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測中的應(yīng)用
人工智能在工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在通過機(jī)器學(xué)習(xí)提升缺陷識(shí)別過程的自動(dòng)化和智能化水平。韋林工業(yè)內(nèi)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(tǒng)，即為通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到的缺陷輔助判斷模型。
利用 ADR 實(shí)現(xiàn)人工智能在工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測中的應(yīng)用，需要這樣一些環(huán)節(jié)：
1. 收集缺陷檢測圖像及數(shù)據(jù)。韋林合作伙伴——工業(yè)內(nèi)窺鏡廠家 Waygate technologies 的 InspectionWorks 為檢測數(shù)據(jù)提供了高效的收集接口及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理平臺(tái)；
2. 根據(jù)收集的檢測圖像及數(shù)據(jù)，開發(fā)用于輔助識(shí)別缺陷的ADR模型。該過程使用收集到的、已經(jīng)標(biāo)記缺陷相關(guān)信息的代表性檢測圖像（稱為標(biāo)記樣本），通過機(jī)器學(xué)習(xí)過程，訓(xùn)練得到具備輔助識(shí)別缺陷能力的ADR模型。該訓(xùn)練過程不僅需要數(shù)量眾多的樣本，往往還需要幾十個(gè)小時(shí)、甚至更多的訓(xùn)練時(shí)間，才能使模型收斂。
3. 部署訓(xùn)練好的ADR模型，以便在內(nèi)窺檢測中輔助識(shí)別新檢測圖像中的缺陷，提升內(nèi)窺檢測的自動(dòng)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(tái)上應(yīng)用該功能。
如下是使用ADR模型輔助識(shí)別缺陷的檢測圖像，四個(gè)圖分別展現(xiàn)了識(shí)別燃機(jī)熱障涂層脫落、凹痕/缺口、裂紋、擦傷的界面，藍(lán)框標(biāo)識(shí)缺陷區(qū)域，上方則顯示缺陷類別。
人工智能模型ADR應(yīng)用于工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測的優(yōu)點(diǎn)：可以顯著減少檢查時(shí)間；減少因?yàn)槿藶橐蛩貙?dǎo)致的檢查誤報(bào)；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(guān)注。對(duì)于耗時(shí)長、重復(fù)性工作多的內(nèi)窺檢測來說，用人工智能賦能缺陷識(shí)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(yè)內(nèi)窺鏡檢測中的應(yīng)用還有3D縫合、葉片自動(dòng)計(jì)數(shù)等應(yīng)用，詳情請(qǐng)參見以下相關(guān)推薦中的文章。
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