工業內窺鏡是一種無損檢測設備，那么什么是工業內窺鏡數字化無損檢測解決方案呢？相信不少人比較容易想到——基于數字成像技術的工業視頻內窺鏡檢測，從CCD成像、傳輸、處理，到呈現和存儲，都采用了不同于光學內窺鏡的數字化技術。但是數字化的發展趨勢，不僅僅局限于內窺鏡本機這個孤島，而是要站在系統角度、從更為寬廣的角度挖掘并利用數據。

隨著質量要求的提升，大量的內窺檢測任務產生大量的檢測數據，這些數據并不是孤立的，而是可以產生價值的。這需要科學的、易用的、數字化管理平臺，將原本相互離散在不同時間、不同環節、不同設備中的數據高效串聯起來，并進行有序管理，通過大數據分析，通過人工智能等算法，挖掘出數據背后更大的價值，從而改善質量、檢測、研發及工藝。

韋林工業內窺鏡的生產廠家通過數字化管理平臺——InspectionWorks，已經拉開了工業內窺鏡數字化無損檢測轉型的序幕。IW Insight、Archive、Analyse、Connect、RM&D、以及 IW Store等眾多模塊，方便在各種檢測任務中共享以及上傳檢測數據，打通這些數據并實現中心化存儲，通過對數據的過程分析、工藝分析以及缺陷分析等，輸出更有價值的結論去優化工藝和設計，然后再開始新的一輪......通過數據在整個系統中的高效流動，實現采集-分析-洞察-創新的良性循環。

下面通過該平臺的兩個簡單的例子，一起領略數字化給工業內窺鏡檢測帶來的優勢：

1. IW Connect 通過將內窺鏡設備連接到網絡中，實現檢測畫面的共享。當企業面臨檢測人員經驗不足、檢測能力不均衡的問題時，IW Connect 帶來的遠程合作檢測能力，可以讓專家高時效地參與并指導不同區域不同人員的檢測任務，補足能力的偏差。而在本地檢測中，IW Connect 可實現與iOS設備的連接，方便其他人通過 iPhone 等終端設備共享檢測畫面。

2. IW Analyse 的輔助缺陷識別是一種計算機分析模型，在工業內窺鏡主機或者IW Insight中的應用，將帶來缺陷識別的智能化。缺陷識別是一種基于數據、算法、機器學習的技術，在內窺檢測中融入機器視覺的缺陷識別，可以直觀的幫助檢測人員探測缺陷，如果有足夠的算法和學習過程，還可以幫助完成缺陷分析、尺寸測量等。

工業內窺鏡數字化無損檢測解決方案，并不僅僅局限于工業視頻內窺鏡，而是可以囊括光學孔探儀、光纖內窺鏡、PTZ攝像機、爬行機器人，甚至是其他的無損檢測設備，通過統一的數字化管理平臺，打通不同時空、不同來源的檢測數據，實現數據的即時存儲、實時共享、智能分析、歷史追溯、以及洞察與優化。讓檢測不再因人而異，盡可能地挖掘數據價值，優化生產運行。

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