淺析技術(shù)融合在工業(yè)內(nèi)窺鏡發(fā)展中的重要作用
為了高效探查工業(yè)設(shè)施內(nèi)部的狀況，人們研制出了早期的工業(yè)內(nèi)窺鏡——利用光學(xué)成像和傳輸技術(shù)，讓視線可達范圍擴展到了封閉設(shè)備或者復(fù)雜結(jié)構(gòu)的內(nèi)部。在當(dāng)時看來，能夠在不拆卸的情況下看到設(shè)備內(nèi)部，已經(jīng)是工業(yè)檢測極具意義的進步了，而緊隨其后的一系列先進技術(shù)與工業(yè)內(nèi)窺鏡的融合，使得工業(yè)內(nèi)窺鏡成為與時俱進的檢測“專家”！
數(shù)字化技術(shù)提升檢測整體效率。數(shù)字圖像傳感器在工業(yè)內(nèi)窺鏡中的應(yīng)用，使得內(nèi)窺檢測圖像的數(shù)字化處理、顯示、以及存儲等成為可能，方便檢測人員準(zhǔn)確查找發(fā)動機、齒輪箱、燃氣輪機、壓力容器和管道內(nèi)部的缺陷，輕松管理整個檢測流程，同時擴展了檢測的外沿，讓檢測可歸檔、可追溯、可比對，更具有前瞻性。
測量技術(shù)提升缺陷評估準(zhǔn)確性。工業(yè)內(nèi)窺鏡可以在數(shù)字檢測圖像基礎(chǔ)上通過幾何三角運算測算缺陷尺寸，特別是更為先進的韋林相位掃描三維立體測量技術(shù)還可以實現(xiàn)缺陷表面的三維立體輪廓重構(gòu)，從而更精準(zhǔn)地測量裂紋長度、凹坑深度、腐蝕面積、葉尖掉角等缺陷尺寸，以及葉片打磨倒角坡度半徑等，用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，揭示缺陷或目標(biāo)對象的本質(zhì)，降低決策失誤率，擴展檢測的價值。
網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓內(nèi)窺檢測更具協(xié)作性。網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)以及藍牙、WiFi等無線連接方式的應(yīng)用，使得工業(yè)內(nèi)窺鏡告別了現(xiàn)場單點檢測的傳統(tǒng)模式，可以將檢測視頻實時分發(fā)給多個移動終端設(shè)備，或者直接與不在現(xiàn)場的專家實現(xiàn)異地協(xié)同檢測，讓檢測信息實時共享，讓專家資源的利用更有效！
人工智能推動內(nèi)窺檢測的智能化進程。面對人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的普及與應(yīng)用，韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡與時俱進地嵌入ADR模塊、具備了輔助判斷并識別缺陷的機器視覺功能，可以實時顯示缺陷種類和置信度，避免人為因素導(dǎo)致的檢測結(jié)果波動，保證了檢測的一致性和可靠性，保障產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備安全的同時，提高生產(chǎn)效率。
大數(shù)據(jù)挖掘與分析讓內(nèi)窺檢測不止于發(fā)現(xiàn)缺陷。例如，可以與韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡配套使用的 InspectionWorks 無損檢測數(shù)據(jù)分析平臺，能夠采集并存儲海量內(nèi)窺檢測數(shù)據(jù)，通過對照歷史數(shù)據(jù)、以及與其他NDT檢測數(shù)據(jù)的橫向分析，預(yù)測缺陷發(fā)展態(tài)勢、或者分析缺陷出現(xiàn)的根源，促使用戶有針對性地優(yōu)化維修計劃或生產(chǎn)工藝。
工業(yè)的發(fā)展離不開檢測技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用、以及檢測產(chǎn)品的更新?lián)Q代，工業(yè)內(nèi)窺鏡作為一種內(nèi)窺檢測設(shè)備，必然也要追尋時代躍動的脈搏，通過融合先進技術(shù)不斷提升自身的檢測水平，這樣才能持續(xù)、高效地服務(wù)于各行業(yè)，成為與時俱進、精益求精的檢測“專家”。
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