無(wú)損檢測(cè)（NDT）是一種非破壞性的、對(duì)設(shè)備及零件進(jìn)行檢測(cè)的技術(shù)，常用方法包括：工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測(cè)、渦流檢測(cè)、射線照相檢測(cè)、超聲檢測(cè)等。人工智能（AI），是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。近些年人工智能蓬勃發(fā)展，已經(jīng)逐步深入到很多應(yīng)用領(lǐng)域中，那么人工智能對(duì)無(wú)損檢測(cè)行業(yè)的影響有哪些？近期在“無(wú)損檢測(cè)NDT”公眾號(hào)上看到有關(guān)于這方面的探討，與大家分享。

無(wú)損檢測(cè)屬于交叉學(xué)科，實(shí)施過(guò)程中涉及激勵(lì)源、儀器參數(shù)、材料性質(zhì)、缺陷特征、信號(hào)響應(yīng)機(jī)理、顯示模式、信號(hào)分析與處理、特征提取與選擇、圖像解釋等一系列內(nèi)容，檢測(cè)人員有時(shí)會(huì)面臨較差的圖像質(zhì)量等挑戰(zhàn)，需要依據(jù)專業(yè)檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)加以判斷，這對(duì)檢測(cè)結(jié)果的可靠性帶來(lái)了一定的影響。這一點(diǎn)在工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測(cè)中也有類(lèi)似的情況，如果因?yàn)樵O(shè)備或者環(huán)境因素導(dǎo)致視頻內(nèi)窺鏡成像不清晰，或者有多種缺陷疊加的情況，對(duì)檢測(cè)人員來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確判定缺陷將是巨大的挑戰(zhàn)。在這種形勢(shì)下，如果將人工智能用于無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域，會(huì)怎么樣呢？

一臺(tái)機(jī)器可以學(xué)習(xí)比檢測(cè)人員多得多的案例或者檢測(cè)圖像，從而達(dá)到或者超過(guò)了檢測(cè)人員的知識(shí)技術(shù)水平，它就能對(duì)圖像上的缺陷進(jìn)行準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)智能化判斷，從而大大解放檢測(cè)人員，同時(shí)還可以對(duì)缺陷進(jìn)行更加具體的深入分析、預(yù)估工件使用壽命，從而推動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。這些在射線檢測(cè)、工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測(cè)中，都會(huì)有較為顯著的優(yōu)勢(shì)。從這方面來(lái)說(shuō)，人工智能在無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域大有可為，因?yàn)榫哂袑＜壹?jí)水平的檢測(cè)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(cè)人員專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的圖像分析、缺陷識(shí)別與性能預(yù)測(cè)等任務(wù)交給及機(jī)器完成，不但能夠提高檢測(cè)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，更重要的是，它為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化無(wú)損檢測(cè)提供了更有力的技術(shù)支撐。另一方面，基于人工智能的無(wú)損檢測(cè)可以提供接近實(shí)時(shí)的檢測(cè)，進(jìn)而減少生產(chǎn)時(shí)間，提高生產(chǎn)效率?？傊斯ぶ悄芤呀?jīng)在提高無(wú)損檢測(cè)結(jié)果的客觀性、準(zhǔn)確性、檢測(cè)效率等方面顯現(xiàn)優(yōu)勢(shì)。

內(nèi)窺鏡在100多年的發(fā)展歷程中，與科學(xué)技術(shù)的發(fā)展不斷地碰撞與融合，數(shù)字化成像技術(shù)、圖像處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)等等都無(wú)聲地融入到工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測(cè)技術(shù)中?，F(xiàn)在，面對(duì)人工智能技術(shù)的崛起，如果機(jī)器能夠代替人類(lèi)進(jìn)行更快速更客觀的分析與判斷，工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測(cè)將更準(zhǔn)確更高效，讓我們拭目以待吧。

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