隨著人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的深度滲透與落地，智能化檢測(cè)已成為工業(yè)內(nèi)窺鏡行業(yè)的重要發(fā)展方向。

韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡深耕工業(yè)內(nèi)窺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，將AI技術(shù)與工業(yè)內(nèi)窺鏡產(chǎn)品深度融合，打造了體系化的智能檢測(cè)解決方案，為工業(yè)無(wú)損檢測(cè)場(chǎng)景帶來(lái)了技術(shù)范式的全新升級(jí)。并且在2021年韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡就率先開(kāi)始將AI輔助檢測(cè)技術(shù)搭載到工業(yè)內(nèi)窺鏡設(shè)備上。

要真正實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測(cè)場(chǎng)景的深度融合，離不開(kāi)智能分析模型的底層能力支撐，而韋林AI工業(yè)內(nèi)窺鏡的核心優(yōu)勢(shì)，正體現(xiàn)在其智能分析模型的四大核心技術(shù)特點(diǎn)上：

一、科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?xùn)練體系與全生命周期迭代優(yōu)化

AI智能分析模型的商用價(jià)值，并非源于單一算法的簡(jiǎn)單疊加，而是建立在科學(xué)規(guī)范的機(jī)器學(xué)習(xí)全流程管理與持續(xù)迭代的優(yōu)化機(jī)制之上。一套成熟可商用的智能分析模型，其訓(xùn)練過(guò)程必須具備三大核心基礎(chǔ)：一是海量規(guī)模的樣本數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，二是高保真、高標(biāo)注質(zhì)量的樣本內(nèi)容，三是完全來(lái)自真實(shí)檢測(cè)場(chǎng)景的樣本來(lái)源。在此基礎(chǔ)上，依托先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)，配合充足的訓(xùn)練周期，才能完成模型的成熟化構(gòu)建，同時(shí)還需在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中實(shí)現(xiàn)持續(xù)的迭代優(yōu)化，不斷完善模型性能。

韋林Everest MViQ+工業(yè)視頻內(nèi)窺鏡所搭載的Aiir Edge智能分析模型，正是遵循這一科學(xué)研發(fā)邏輯打造而成。該模型以CFM等多款航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)型的真實(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)為核心訓(xùn)練樣本，經(jīng)過(guò)千小時(shí)的視頻專項(xiàng)訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)檢測(cè)圖像的全域識(shí)別與深度分析，精準(zhǔn)完成缺陷特征的識(shí)別與定位，保障了檢測(cè)流程的規(guī)范性與檢測(cè)結(jié)果的一致性，有效降低了人工檢測(cè)帶來(lái)的主觀偏差風(fēng)險(xiǎn)。

二、多機(jī)型適配的架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)效率的系統(tǒng)性提升

AI分析模型的場(chǎng)景適配范圍，直接影響其在實(shí)際作業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值。韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡在AI智能分析模型的研發(fā)過(guò)程中，充分覆蓋了主流待檢裝備的多機(jī)型特征，通過(guò)多元化的訓(xùn)練樣本輸入，大幅拓寬了模型的機(jī)型適配邊界，為檢測(cè)效率的全面提升提供了技術(shù)支撐。

以Aiir Edge智能分析模型為例，在訓(xùn)練過(guò)程中，其訓(xùn)練樣本新增了30余種全新的發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)型配置，配合升級(jí)后的AI模型架構(gòu)與量級(jí)大幅提升的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多款主流航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)型的全面適配，具體包括CF6-80、GE90、CF34系列、V2500、CFM56-3系列、PW 1000G系列、CFM56-5系列、PW2000、CFM56-7系列、Trent700、LEAP-1A/B、Trent900、GEnx、Trent1000等。這種多機(jī)型適配能力，能夠幫助航空運(yùn)維團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)全機(jī)隊(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)孔探檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)化、智能化作業(yè)，大幅縮減不同機(jī)型檢測(cè)的適配成本與作業(yè)周期，實(shí)現(xiàn)全機(jī)隊(duì)檢測(cè)效率的系統(tǒng)性提升。

三、分場(chǎng)景專項(xiàng)化模型構(gòu)建，強(qiáng)化檢測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)性與可靠性

在航空發(fā)動(dòng)機(jī)等高端精密裝備的檢測(cè)場(chǎng)景中，裝備不同部位的服役環(huán)境、結(jié)構(gòu)特征與典型缺陷類型存在本質(zhì)差異，采用單一通用化的分析模型難以滿足全部位的高精度檢測(cè)需求，只有基于不同檢測(cè)場(chǎng)景的特征進(jìn)行專項(xiàng)化、精細(xì)化的模型設(shè)計(jì)，才能實(shí)現(xiàn)缺陷識(shí)別的高精準(zhǔn)度與檢測(cè)結(jié)果的高可靠性。

韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡全新Aiir Edge智能分析模型采用了專項(xiàng)化的模塊設(shè)計(jì)思路，針對(duì)性劃分出兩大缺陷識(shí)別模塊（Hot&Cold）。這種精細(xì)化的分類設(shè)計(jì)，讓不同模塊的缺陷識(shí)別邏輯與對(duì)應(yīng)部位的實(shí)際檢測(cè)需求實(shí)現(xiàn)高度匹配，讓檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的制定更加細(xì)化、缺陷識(shí)別的針對(duì)性更強(qiáng)，最終實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)結(jié)果精準(zhǔn)度與可靠性的雙重提升。

四、硬件無(wú)關(guān)化的部署模式，實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景靈活應(yīng)用

工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的檢測(cè)環(huán)境復(fù)雜多樣，不同作業(yè)場(chǎng)景對(duì)智能分析功能的部署方式、運(yùn)行載體有著多元化的需求，與硬件平臺(tái)深度綁定的AI模型，往往難以適配多變的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)需求。韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡在AI智能分析模型的研發(fā)中，采用了硬件無(wú)關(guān)化的設(shè)計(jì)理念，完成訓(xùn)練的模型可形成獨(dú)立輕量化的軟件模塊，具備跨硬件場(chǎng)景的適配能力。

以Aiir Edge智能分析模型為例，其完成訓(xùn)練后形成了獨(dú)立輕量化的發(fā)動(dòng)機(jī)孔探智能檢測(cè)軟件模塊，可在Everest MViQ+工業(yè)內(nèi)窺鏡設(shè)備上實(shí)現(xiàn)離線運(yùn)行，無(wú)需依賴特定的光學(xué)物鏡轉(zhuǎn)接頭即可完成功能調(diào)用。同時(shí)，該模型全面兼容4.0mm、6.1mm、6.2mm、8.4mm等規(guī)格直徑的Everest MViQ+系列探頭，打破了硬件規(guī)格對(duì)智能檢測(cè)功能的應(yīng)用限制，讓現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)作業(yè)的開(kāi)展更加靈活便捷。

人工智能技術(shù)與工業(yè)內(nèi)窺鏡的融合，正推動(dòng)工業(yè)無(wú)損檢測(cè)行業(yè)從“人工經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”的方向轉(zhuǎn)型。韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡以科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)研發(fā)為根基，打造了兼具高精準(zhǔn)度、高適配性、高可靠性與高靈活性的AI工業(yè)內(nèi)窺鏡智能檢測(cè)體系，不僅為航空航天等高端裝備的無(wú)損檢測(cè)提供了成熟的智能化解決方案，也為工業(yè)智能檢測(cè)行業(yè)的技術(shù)發(fā)展提供了實(shí)踐參考。未來(lái)，韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡也將持續(xù)深耕AI技術(shù)與工業(yè)內(nèi)窺鏡的融合創(chuàng)新，不斷完善智能檢測(cè)技術(shù)體系，為更多工業(yè)場(chǎng)景的無(wú)損檢測(cè)需求賦能。

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