人工智能在工業(yè)內窺鏡檢測中的應用，主要體現在通過(guò)機器學(xué)習提升缺陷識別過(guò)程的自動(dòng)化和智能化水平。韋林工業(yè)內窺鏡 Everest Mentor Visual iQ 搭載的 ADR（Assisted defect recognition）人工智能輔助缺陷判斷系統，即為通過(guò)機器學(xué)習算法訓練得到的缺陷輔助判斷模型。

利用 ADR 實(shí)現人工智能在工業(yè)內窺鏡檢測中的應用，需要這樣一些環(huán)節：

1. 收集缺陷檢測圖像及數據。韋林合作伙伴——工業(yè)內窺鏡廠(chǎng)家 Waygate technologies 的 InspectionWorks 為檢測數據提供了高效的收集接口及數據存儲與管理平臺；

2. 根據收集的檢測圖像及數據，開(kāi)發(fā)用于輔助識別缺陷的ADR模型。該過(guò)程使用收集到的、已經(jīng)標記缺陷相關(guān)信息的代表性檢測圖像（稱(chēng)為標記樣本），通過(guò)機器學(xué)習過(guò)程，訓練得到具備輔助識別缺陷能力的ADR模型。該訓練過(guò)程不僅需要數量眾多的樣本，往往還需要幾十個(gè)小時(shí)、甚至更多的訓練時(shí)間，才能使模型收斂。

3. 部署訓練好的ADR模型，以便在內窺檢測中輔助識別新檢測圖像中的缺陷，提升內窺檢測的自動(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 云平臺上應用該功能。

如下是使用ADR模型輔助識別缺陷的檢測圖像，四個(gè)圖分別展現了識別燃機熱障涂層脫落、凹痕/缺口、裂紋、擦傷的界面，藍框標識缺陷區域，上方則顯示缺陷類(lèi)別。

人工智能模型ADR應用于工業(yè)內窺鏡檢測的優(yōu)點(diǎn)：可以顯著(zhù)減少檢查時(shí)間；減少因為人為因素導致的檢查誤報；有助于讓檢查人員合理分配注意力，定性觀(guān)察、定量分析等眾多方面都得到合理關(guān)注。對于耗時(shí)長(cháng)、重復性工作多的內窺檢測來(lái)說(shuō)，用人工智能賦能缺陷識別過(guò)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)內窺鏡檢測中的應用還有3D縫合、葉片自動(dòng)計數等應用，詳情請參見(jiàn)以下相關(guān)推薦中的文章。

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