工業(yè)內(nèi)窺鏡技術發(fā)展的四大主方向
超清晰及極細探頭
畫面的超清晰，例如：200萬以上像素。更容易發(fā)現(xiàn)細小的缺陷；探頭越細，更容易插入狹小的隙縫或腔體。
自動識別與分析技術
各類金屬非金屬零件或者管道內(nèi)部表面缺陷是各類設備的重要的維護指標和判斷依據(jù)，普通的工業(yè)內(nèi)窺鏡內(nèi)部目視檢測雖然可以進行人工檢測，但是工作效率比較低，人工辨識缺陷的能力存在誤差和標準不統(tǒng)一也會常常造成缺陷漏檢的發(fā)生。利用基于深度學習的自動檢測和缺陷識別技術，不僅可以大大提高檢測效率，減少操作者的勞動強度，也保證了缺陷的識別能力不受操作人員的干擾
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