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人工智能在工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測中的應(yīng)用

2022-10-24 14:44:16

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。

工業(yè)內(nèi)窺鏡

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模型輔助識別缺陷的檢測圖像,四個(gè)圖分別展現(xiàn)了識別燃機(jī)熱障涂層脫落、凹痕/缺口、裂紋、擦傷的界面,藍(lán)框標(biāo)識缺陷區(qū)域,上方則顯示缺陷類別。

人工智能在工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測中的應(yīng)用

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,詳情請參見以下相關(guān)推薦中的文章。



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