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)窺鏡實現(xiàn)了從光學設(shè)備到數(shù)字化設(shè)備的華麗轉(zhuǎn)身，加速工業(yè)檢測數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并開啟智能化的新征程，實現(xiàn)內(nèi)窺檢測的更大價值。

一、破局傳統(tǒng)檢測的“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，檢測過程難以重現(xiàn)，檢測圖像的存儲也需要借助外接設(shè)備，非常不方便。而且缺陷的判斷依賴檢測人員的主觀經(jīng)驗，不同人員對同一缺陷可能做出不同的評估。此外，檢測結(jié)果難以回溯或開展系統(tǒng)化的研判與分析，導致后續(xù)決策缺乏前瞻性。

二、數(shù)字化重構(gòu)檢測價值鏈

1. 檢測過程數(shù)字化。韋林工業(yè)視頻內(nèi)窺鏡的出現(xiàn)，實現(xiàn)了光學影像到數(shù)字影像的變革，方便檢測人員通過顯示屏查看檢測畫面，添加多模態(tài)注釋信息，按需存儲多樣化的檢測數(shù)據(jù)，檢索和網(wǎng)絡(luò)分享也都水到渠成。缺陷測量技術(shù)屢次更新?lián)Q代，測量內(nèi)容更豐富，測量更精準，檢測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用，擁有大量歷史檢測圖像的韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡品牌，已經(jīng)通過大樣本、以及長時間的機器學習過程得到用于內(nèi)窺檢測的缺陷智能識別模型，從此內(nèi)窺檢測不再單純依賴人力的主觀判斷，而是有了客觀判斷力，檢測可重復，檢測數(shù)據(jù)具有更好的一致性，讓工業(yè)檢測從人工決策轉(zhuǎn)向智能決策。

3. 提升檢測效率，創(chuàng)造更大價值。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-預防性維護”的完整數(shù)據(jù)鏈條，提升工業(yè)檢測效率的同時，標準化檢測數(shù)據(jù)可以歸檔到基于歷史數(shù)據(jù)建模的趨勢預測系統(tǒng)中，助力傳統(tǒng)的定期/故障后檢測向預防性維護的方向升級發(fā)展。

三、工業(yè)檢測數(shù)字化的實例

某電廠使用數(shù)字化內(nèi)窺鏡對燃機內(nèi)部進行全面檢查，由此前的耗時十幾個小時縮短到6小時內(nèi)，在使用搭載燃機通用分析模型Gas Power assist的韋林智能工業(yè)內(nèi)窺鏡后，檢測效率進一步提升，缺陷誤判率降低，燃機正常工作時間顯著延長。這些改變印證了數(shù)字化內(nèi)窺檢測的顛覆性價值。

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)測和預防性維護的數(shù)據(jù)源泉，讓檢測不僅僅發(fā)現(xiàn)問題，還能夠源源不斷地創(chuàng)造價值！

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