在各工業(yè)領(lǐng)域?qū)z測(cè)需求持續(xù)增長(zhǎng)的形勢(shì)下，如何提升檢測(cè)效率、并且盡可能降低人為因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，成為工業(yè)界迫切需要解決的難題。北京韋林意威特工業(yè)內(nèi)窺鏡有限公司的智能工業(yè)內(nèi)窺鏡XLG4-MViQ在高度工業(yè)化的現(xiàn)代社會(huì)，用AI技術(shù)為工業(yè)檢測(cè)帶來(lái)顛覆性變革！

不斷迭代優(yōu)化的AI模型，為內(nèi)窺檢測(cè)帶來(lái)重大突破。XLG4-MViQ內(nèi)窺鏡搭載的ADR人工智能輔助缺陷判斷功能，其核心是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到的模型，該模型依托于海量檢測(cè)圖像的深度訓(xùn)練，并且一直在迭代優(yōu)化，目前已經(jīng)升級(jí)到了 Gas Power Assist(V4.1)?；谶@一模型的ADR人工智能輔助缺陷判斷功能能夠準(zhǔn)確識(shí)別并分類各種缺陷，甚至是更細(xì)小的裂紋以及不起眼的磨損，并做出相應(yīng)的標(biāo)記。

基于AI模型的智能缺陷識(shí)別功能，輔助檢測(cè)人員實(shí)施更高效的檢測(cè)。引入AI技術(shù)的智能工業(yè)內(nèi)窺鏡XLG4-MViQ，為內(nèi)窺檢測(cè)人員開啟了一種新的工作方式。傳統(tǒng)的內(nèi)窺檢測(cè)對(duì)檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)和決策能力有較高要求，檢測(cè)人員肩負(fù)重任帶來(lái)的緊張感以及高強(qiáng)度的工作，難免會(huì)造成漏檢和誤檢。XLG4-MViQ的ADR人工智能輔助缺陷判斷功能，在實(shí)時(shí)檢測(cè)過程中，可以智能地快速識(shí)別、分類、并標(biāo)記缺陷，提示檢測(cè)人員重點(diǎn)關(guān)注相應(yīng)區(qū)域；在檢測(cè)之后，則可以輔助檢測(cè)人員復(fù)盤檢測(cè)信息。從而輔助檢測(cè)人員將有限的精力投入到更核心的工作中，了解更多重要細(xì)節(jié)，提升檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的遠(yuǎn)程智能檢測(cè)與分析?；贕as Power Assist的輔助缺陷判斷功能，不僅可以在 XLG4-MViQ 本機(jī)上直接運(yùn)行，還可以在InspectionWorks云平臺(tái)上應(yīng)用，這意味著不僅僅是身處內(nèi)窺檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)、手持檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)人員可以使用該功能，在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)的檢測(cè)人員都可以靈活地借助網(wǎng)絡(luò)和InspectionWorks云平臺(tái)使用這一功能，同時(shí)還可以利用平臺(tái)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)及其強(qiáng)大的分析能力，輔助企業(yè)做出更明智的決策。

AI葉片計(jì)數(shù)功能讓大量葉片檢測(cè)更輕松。XLG4-MViQ的葉片智能計(jì)數(shù)功能，利用AI技術(shù)使得檢測(cè)系統(tǒng)擁有了識(shí)別葉片移動(dòng)的感知能力，可以在檢測(cè)葉片的動(dòng)態(tài)過程中，準(zhǔn)確地記錄葉片的數(shù)目，從而將檢測(cè)人員從枯燥的計(jì)數(shù)工作中解脫出來(lái)。然而這并不是結(jié)束，這一智能功能還在不斷優(yōu)化，通過盡可能少的設(shè)置帶來(lái)更強(qiáng)大的魯棒性，即便檢測(cè)人員移動(dòng)探頭和導(dǎo)向也不會(huì)對(duì)計(jì)數(shù)產(chǎn)生影響。

人工智能正在影響著我們生活的方方面面，甚至顛覆很多傳統(tǒng)的工作方式，融入了AI技術(shù)的智能工業(yè)內(nèi)窺鏡XLG4-MViQ，勢(shì)必為工業(yè)檢測(cè)帶來(lái)顛覆性變革！我們有理由相信，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，通過智能模型的不斷訓(xùn)練與迭代，以韋林XLG4-MViQ為代表的新一代智能工業(yè)內(nèi)窺鏡將在更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)更智能、更自動(dòng)、更準(zhǔn)確的檢測(cè)！

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