AI技术新应用让远程目视检测更上一层楼

远程目视检测是一种基于视觉的检测技术，检测人员可以在工业内窥镜的辅助下观察被检测对象内部的状况，发现结构异常或者内壁缺陷等。因为无损伤、高效、直观的特点，远程目视检测技术以及工业内窥镜设备的应用越来越广泛，同时也一直紧随科技的发展不断更新换代。如今，AI技术新应用让远程目视检测更上一层楼。

人工智能(AI)是模拟人类智慧的科学，机器学习过程是其重要组成部分，也是智能识别的基础。通过收集大量高质量样本（如图像），用标识样本类别、或是给予奖惩反馈的方式，开展迭代训练过程，根据每次训练结果对预设模型或算法进行校正，直至收敛，这时算法或者模型就具备了一定的识别或分类能力，将其集成到检测设备内部，就可以为人类服务。

具体到AI技术在远程目视检测中的应用，目前主要可以实现这些功能：通过从检测图像中提取所关注的特征，利用搭载的模型或算法，进行判断、分类或者匹配，从而可以辅助识别缺陷、分辨有规律可循的重复运动轨迹、或者根据特定特征进行检测图像的拼接处理等。

以韦林工业视频内窥镜 Everest Mentor Visual iQ 为例，AI技术在远程目视检测领域的应用主要有这样几个方面：

1. 辅助缺陷判断。利用预先训练好的ADR人工智能辅助缺陷判断模型、或者是第三方合作伙伴开发的智能识别模型，可以辅助识别裂纹、涂层损伤等缺陷，通过融入智能化识别能力，减少人为因素影响，提升检测数据的完整性、以及检测结果的可靠性。

2. 叶片智能计数。涡轮发动机等转动设备是内窥检测的重要对象，全面检测叶片需要准确计数，这是一项重要却重复的工作。引入AI技术后，在叶片检测过程中就可以由工业内窥镜的智能算法模块自动识别转动的叶片、从而实现自动叶片计数，不管是单向计数、或是双向混合计数，都可以做到准确无误。

3. 3D图像拼接。一直以来工业内窥镜可测量缺陷的尺寸比较受限，需要局部测量再累加的方式，影响准确度。单物镜相位扫描三维立体测量技术与智能算法的结合，诞生了“3D缝合”技术，通过将多幅局部图像智能拼接起来，可以得到更大更完整的图像，测量大尺寸缺陷的准确性得到大幅提升。

上述这些应用仅仅是开端，开启了工业内窥镜检测智能化的新篇章，相信在未来，会有更多工业内窥镜厂商加入到改领域的研发与应用中，AI技术与远程目视检测的结合会更深更广，也将带给我们更多福音。