人工智能對無損檢測行業(yè)的影響有哪些-韋林工業(yè)內窺鏡
無損檢測（NDT）是一種非破壞性的、對設備及零件進行檢測的技術，常用方法包括：工業(yè)內窺鏡檢測、渦流檢測、射線照相檢測、超聲檢測等。人工智能（AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。近些年人工智能蓬勃發(fā)展，已經逐步深入到很多應用領域中，那么人工智能對無損檢測行業(yè)的影響有哪些？近期在“無損檢測NDT”公眾號上看到有關于這方面的探討，與大家分享。
無損檢測屬于交叉學科，實施過程中涉及激勵源、儀器參數(shù)、材料性質、缺陷特征、信號響應機理、顯示模式、信號分析與處理、特征提取與選擇、圖像解釋等一系列內容，檢測人員有時會面臨較差的圖像質量等挑戰(zhàn)，需要依據專業(yè)檢測人員的經驗加以判斷，這對檢測結果的可靠性帶來了一定的影響。這一點在工業(yè)內窺鏡檢測中也有類似的情況，如果因為設備或者環(huán)境因素導致視頻內窺鏡成像不清晰，或者有多種缺陷疊加的情況，對檢測人員來說，準確判定缺陷將是巨大的挑戰(zhàn)。在這種形勢下，如果將人工智能用于無損檢測領域，會怎么樣呢？
一臺機器可以學習比檢測人員多得多的案例或者檢測圖像，從而達到或者超過了檢測人員的知識技術水平，它就能對圖像上的缺陷進行準確的無損檢測評價，實現(xiàn)智能化判斷，從而大大解放檢測人員，同時還可以對缺陷進行更加具體的深入分析、預估工件使用壽命，從而推動檢測技術的發(fā)展。這些在射線檢測、工業(yè)內窺鏡檢測中，都會有較為顯著的優(yōu)勢。從這方面來說，人工智能在無損檢測領域大有可為，因為具有專家級水平的檢測人員畢竟還為數(shù)不多。
從上述介紹可以看出，人工智能有望使傳統(tǒng)依賴檢測人員專業(yè)知識和經驗的圖像分析、缺陷識別與性能預測等任務交給及機器完成，不但能夠提高檢測結果的客觀性和準確性，更重要的是，它為實現(xiàn)自動化、智能化無損檢測提供了更有力的技術支撐。另一方面，基于人工智能的無損檢測可以提供接近實時的檢測，進而減少生產時間，提高生產效率。總之，人工智能已經在提高無損檢測結果的客觀性、準確性、檢測效率等方面顯現(xiàn)優(yōu)勢。
內窺鏡在100多年的發(fā)展歷程中，與科學技術的發(fā)展不斷地碰撞與融合，數(shù)字化成像技術、圖像處理技術、網絡互聯(lián)技術等等都無聲地融入到工業(yè)內窺鏡檢測技術中?，F(xiàn)在，面對人工智能技術的崛起，如果機器能夠代替人類進行更快速更客觀的分析與判斷，工業(yè)內窺鏡檢測將更準確更高效，讓我們拭目以待吧。
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