人工智能在工业内窥镜检测中的应用
人工智能在工业内窥镜检测中的应用,主要体现在通过机器学习提升缺陷识别过程的自动化和智能化水平。 Everest Mentor Visual iQ 搭载的 ADR(Assisted defect recognition)人工智能辅助缺陷判断系统,即为通过机器学习算法训练得到的缺陷辅助判断模型。
利用 ADR 实现人工智能在工业内窥镜检测中的应用,需要这样一些环节:
1. 收集缺陷检测图像及数据。韦林合作伙伴——工业内窥镜厂家 Waygate technologies 的 InspectionWorks 为检测数据提供了高效的收集接口及数据存储与管理平台;
2. 根据收集的检测图像及数据,开发用于辅助识别缺陷的ADR模型。该过程使用收集到的、已经标记缺陷相关信息的代表性检测图像(称为标记样本),通过机器学习过程,训练得到具备辅助识别缺陷能力的ADR模型。该训练过程不仅需要数量众多的样本,往往还需要几十个小时、甚至更多的训练时间,才能使模型收敛。
3. 部署训练好的ADR模型,以便在内窥检测中辅助识别新检测图像中的缺陷,提升内窥检测的自动化和智能化水平。具体可以将 ADR 部署到 Everest Mentor Visual iQ上,也可以在 InspectionWorks 云平台上应用该功能。
如下是使用ADR模型辅助识别缺陷的检测图像,四个图分别展现了识别燃机热障涂层脱落、凹痕/缺口、裂纹、擦伤的界面,蓝框标识缺陷区域,上方则显示缺陷类别。
人工智能模型ADR应用于工业内窥镜检测的优点:可以显著减少检查时间;减少因为人为因素导致的检查误报;有助于让检查人员合理分配注意力,定性观察、定量分析等众多方面都得到合理关注。对于耗时长、重复性工作多的内窥检测来说,用人工智能赋能缺陷识别过程,是提升检测效率和检测效果的理想手段。除了本文介绍的ADR外,人工智能在工业内窥镜检测中的应用还有3D缝合、叶片自动计数等应用,详情请参见以下相关推荐中的文章。
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