工業內窺鏡搭載AI智能分析模型，不僅能夠以內窺方式捕獲高清檢測圖像，還可以輔助或代替檢測人員分析圖像和識別缺陷，使其成為超越傳統檢測工具范疇的AI工業內窺鏡，推動內窺檢測從“人工判斷”向“智能決策”的高緯度演進，逐漸完善“被動檢測->預防性維護”的數據鏈條，助力檢測創造更多價值。本文介紹智能分析模型的特點以及AI工業內窺鏡創造的價值。

AI工業內窺鏡的智能分析模型應具有以下特點：

1. 科學嚴謹的訓練，持續迭代的優化

智能分析模型不是簡單的算法，而是利用樣例數據通過機器學習過程訓練得到的。其中，樣例數據具有數量大、質量高、以及真實的三個必備特點，機器學習過程則往往采用先進的神經網絡技術，并且歷經充足的訓練時間，才能得到可以商用的成熟智能分析模型，并且在應用過程中持續迭代優化，精益求精。

例如，韋林MViQ+搭載的 Aiir Edge 智能分析模型使用了CFM等眾多發動機機型的檢測數據，并歷經數千小時的“神經網絡”訓練過程，以確保其全面掃描檢測圖像，準確識別缺陷，保證檢測過程和檢測結果的一致性。

2. 增強的適應性，提升檢測效率

模型架構及訓練樣本涵蓋設備的多種機型，提高設備相關的檢測效率。仍以上文的 Aiir Edge 分析模型為例，其在訓練過程中，添加了30多種新的發動機配置，新的AI模型架構以及大幅增加的訓練數據量，使得該分析模型可適配的主要機型有：CF6-80、GE90、CF34系列、V2500、CFM56-3系列、PW 1000G系列、CFM56-5系列、PW 2000、CFM56-7系列、Trent 700、LEAP-1A / B、Trent 900、GEnx、Trent 1000等，從而在實戰應用中可以大幅提升整個機隊的檢測效率。

3. 更具針對性的模型，結果更可靠

同一設備在不同部位可能存在差別較大的損傷類型，采用單一的分析模型來覆蓋所有部位的做法是不專業的，只有針對性的識別才能更為精準。例如，航空發動機的燃燒室、高壓渦輪為熱組件，壓氣機、中壓渦輪和低壓渦輪為冷組件，它們的缺陷類型和尺寸都有明顯差異，為此全新 Aiir Edge 分析模型有針對性地分為兩個部分：Hot & Cold ADR，這種分類方式使得檢測標準更加細化、針對性更強、檢測結果更精準，可靠性更高。

4. 不依賴硬件平臺，應用更靈活

硬件無關的智能分析模型，一旦訓練好，可以被靈活搭載在智能化的工業內窺鏡設備上或者是數字化平臺上，按需被調用并執行智能分析功能。例如：訓練好的 Aiir Edge 分析模型是一個獨立的輕量級版本的發動機孔探智能檢查軟件，可以在韋林 MViQ+ 設備上離線運行，該模型不依賴于光學物鏡轉接頭，也可在所有規格的MViQ+探頭上，即4.0mm、6.1mm、6.2mm和8.4mm直徑等探頭使用該模型，靈活而方便。

搭載智能分析模型的AI工業內窺鏡，能夠助力檢測創造更多價值：

1. 人機協作模式的變革：智能分析模型擔負起識別缺陷的任務，顯著減少檢測人員的工作強度，更專注，更高效；

2. 檢測效率的大幅提升：輔助人工進行智能化檢測，避免漏檢，顯著減少檢測時間，提升檢測效率；

3. 決策方式的轉變：推動內窺檢測從人工識別到智能決策的轉變，更輕松地得到更客觀的結果，避免主觀因素的干擾；

4. 主動預警成為可能：工業內窺鏡不再局限于捕獲和呈現圖像，還可以智能地發現問題、并結合歷史數據進行深度挖掘和推測預警；

5. 復合診斷的新突破：AI的引入，使得對多維度檢測數據（例如：滲透檢測、超聲檢測等）的高效融合研判成為可能，對于復雜狀況的復合診斷成為可能，檢測結果更權威。

AI工業內窺鏡產品推薦：

韋林新一代AI工業內窺鏡 Everest MViQ+（http://m.520dian.com/index.php/product/view/54），可以運行基于 Gas Power assist 的ADR人工智能輔助缺陷判斷模型和葉片智能計數分析模型，以及由 Aiir Innovations 開發的 Aiir Edge - Hot & Cold 分析模型，這些智能分析模型都是基于大量實際應用素材及案例訓練得到的成熟模型；另外，MViQ+ 還可以運行客戶自行開發的獨有智能分析模型，為航空發動機和燃氣輪機等設備的智能內窺檢測提供了靈活選擇。MViQ+ 廣泛用于民航、電力、石油、石化等行業，成為提升檢測效率的智能檢測先鋒！

利用智能分析模型為客戶提供智能化的輔助缺陷判斷，是目前主流的AI工業內窺鏡檢測解決方案，也是未來先進檢測儀器的發展方向。韋林工業內窺鏡將繼續拓展AI結合內窺檢測的更多應用，讓檢測產生更多價值。相信在不久的將來，韋林AI工業內窺鏡將以更高標準和更全面的智能化檢測和客戶見面。

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