工业内窥镜的NDT无损检测技术的应用成果更好的体现在工业内窥镜检测是一种借助仪器拓展人眼视觉检查能力的检测技术，通过将插入管或探头送入管道或设备内部，以及成像器件实时捕获并传输内部影像，操作者就可以“看到”原本看不到的区域，发现隐藏在内部的缺陷或者故障。
基于上述工作原理不难看出，工业内窥镜检测作为一种基于视觉的无损检测技术，虽然不像射线检测或者超声波检测那样具备穿透检测的能力，但是对于设备或管道内表面缺陷以及内部结构探查，因为直观、无损、快捷的特点，工业内窥镜依然有独特的优势和难以替代的地位。通过AI技术检测航空发动机内部受损结果，可以达到智能化的“眼睛”来辅助人工操作，杜绝了漏检误判的情况，成为飞行安全强大构建的有力保障。
AI赋能的智能工业内窥镜优势体现在哪些方面？
自动识别缺点。传统检测主要依靠孔探人员的能力或者通过图谱比对判断，近几年AI技术的融合和内窥镜的辅助瑕疵识别app和3D图像拼接，通过机器学习来快速判断缺点并判断类型，缩小漏检概率的同时大大提高了效率。该成果可以通过将多张3D点云图，即：提供被检测对象的更加全面可靠的视图。该功能使孔探技术人员拥有更加全面的能力，对被检测对象起着更为全面化的直观体现，提升测量的精准度。
叶片计数达到自动化。发动机叶片是孔探检查的重要组成之一，由于叶片数量繁多，检测工作量大，工作程序繁琐，人工操作容易出现疏忽，甚至会完全错过。通过科技化深度融合而打造的风电叶片自动化生产线，取代了风电叶片生产制造过程中人员直接作业的工序。自动化生产线建成以后工厂只需要保留少数人员用于设备管理、工厂管理和中央监控系统的运维，直接生产工序实现了机械化和自动化，大大降低了叶片制造成本，发挥出了机器作业对产品质量进一步提升的优势，而且人工的减少规避了企业面临的大部分劳资风险。
我们不难发现，远程协作检测的出现前提是网络互联技术的发展与之结合；厂家将全力研发AI赋能孔探检测功能，不久的将来智能化将使孔探检测更客观、更快速、更全面！
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