韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡：加速工業(yè)檢測(cè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的黑科技
韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡是一種利用成像原理檢查工業(yè)設(shè)施內(nèi)部的檢測(cè)工具，自從韋林品牌在1984年研發(fā)出采用CCD圖像傳感器的工業(yè)視頻內(nèi)窺鏡，以及后續(xù)人工智能的引入，使得新一代韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡實(shí)現(xiàn)了從光學(xué)設(shè)備到數(shù)字化設(shè)備的華麗轉(zhuǎn)身，加速工業(yè)檢測(cè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并開啟智能化的新征程，實(shí)現(xiàn)內(nèi)窺檢測(cè)的更大價(jià)值。
一、破局傳統(tǒng)檢測(cè)的“低效困境”
早期的工業(yè)內(nèi)窺鏡往往需要人眼通過目鏡觀察，檢測(cè)過程難以重現(xiàn)，檢測(cè)圖像的存儲(chǔ)也需要借助外接設(shè)備，非常不方便。而且缺陷的判斷依賴檢測(cè)人員的主觀經(jīng)驗(yàn)，不同人員對(duì)同一缺陷可能做出不同的評(píng)估。此外，檢測(cè)結(jié)果難以回溯或開展系統(tǒng)化的研判與分析，導(dǎo)致后續(xù)決策缺乏前瞻性。
二、數(shù)字化重構(gòu)檢測(cè)價(jià)值鏈
1. 檢測(cè)過程數(shù)字化。韋林工業(yè)視頻內(nèi)窺鏡的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了光學(xué)影像到數(shù)字影像的變革，方便檢測(cè)人員通過顯示屏查看檢測(cè)畫面，添加多模態(tài)注釋信息，按需存儲(chǔ)多樣化的檢測(cè)數(shù)據(jù)，檢索和網(wǎng)絡(luò)分享也都水到渠成。缺陷測(cè)量技術(shù)屢次更新?lián)Q代，測(cè)量?jī)?nèi)容更豐富，測(cè)量更精準(zhǔn)，檢測(cè)效率和定量分析能力都得到大幅提升。
2. 分析決策智能化。隨著人工智能的推廣應(yīng)用，擁有大量歷史檢測(cè)圖像的韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡品牌，已經(jīng)通過大樣本、以及長(zhǎng)時(shí)間的機(jī)器學(xué)習(xí)過程得到用于內(nèi)窺檢測(cè)的缺陷智能識(shí)別模型，從此內(nèi)窺檢測(cè)不再單純依賴人力的主觀判斷，而是有了客觀判斷力，檢測(cè)可重復(fù)，檢測(cè)數(shù)據(jù)具有更好的一致性，讓工業(yè)檢測(cè)從人工決策轉(zhuǎn)向智能決策。
3. 提升檢測(cè)效率，創(chuàng)造更大價(jià)值。工業(yè)內(nèi)窺鏡的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力構(gòu)建“感知-分析-決策-預(yù)防性維護(hù)”的完整數(shù)據(jù)鏈條，提升工業(yè)檢測(cè)效率的同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化檢測(cè)數(shù)據(jù)可以歸檔到基于歷史數(shù)據(jù)建模的趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，助力傳統(tǒng)的定期/故障后檢測(cè)向預(yù)防性維護(hù)的方向升級(jí)發(fā)展。
三、工業(yè)檢測(cè)數(shù)字化的實(shí)例
某電廠使用數(shù)字化內(nèi)窺鏡對(duì)燃機(jī)內(nèi)部進(jìn)行全面檢查，由此前的耗時(shí)十幾個(gè)小時(shí)縮短到6小時(shí)內(nèi)，在使用搭載燃機(jī)通用分析模型Gas Power assist的韋林智能工業(yè)內(nèi)窺鏡后，檢測(cè)效率進(jìn)一步提升，缺陷誤判率降低，燃機(jī)正常工作時(shí)間顯著延長(zhǎng)。這些改變印證了數(shù)字化內(nèi)窺檢測(cè)的顛覆性價(jià)值。
由此可見，新一代韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡不僅解決了內(nèi)窺檢測(cè)難題，更重要的是構(gòu)建了工業(yè)內(nèi)部缺陷與數(shù)字世界的橋梁，成為工藝優(yōu)化、安全監(jiān)測(cè)和預(yù)防性維護(hù)的數(shù)據(jù)源泉，讓檢測(cè)不僅僅發(fā)現(xiàn)問題，還能夠源源不斷地創(chuàng)造價(jià)值！
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