遠程目視檢測是一種基于視覺的檢測技術，檢測人員可以在工業內窺鏡的輔助下觀察被檢測對象內部的狀況，發現結構異常或者內壁缺陷等。因為無損傷、高效、直觀的特點，遠程目視檢測技術以及工業內窺鏡設備的應用越來越廣泛，同時也一直緊隨科技的發展不斷更新換代。如今，AI技術新應用讓遠程目視檢測更上一層樓。

人工智能(AI)是模擬人類智慧的科學，機器學習過程是其重要組成部分，也是智能識別的基礎。通過收集大量高質量樣本（如圖像），用標識樣本類別、或是給予獎懲反饋的方式，開展迭代訓練過程，根據每次訓練結果對預設模型或算法進行校正，直至收斂，這時算法或者模型就具備了一定的識別或分類能力，將其集成到檢測設備內部，就可以為人類服務。

具體到AI技術在遠程目視檢測中的應用，目前主要可以實現這些功能：通過從檢測圖像中提取所關注的特征，利用搭載的模型或算法，進行判斷、分類或者匹配，從而可以輔助識別缺陷、分辨有規律可循的重復運動軌跡、或者根據特定特征進行檢測圖像的拼接處理等。

以韋林工業視頻內窺鏡 Everest Mentor Visual iQ 為例，AI技術在遠程目視檢測領域的應用主要有這樣幾個方面：

1. 輔助缺陷判斷。利用預先訓練好的ADR人工智能輔助缺陷判斷模型、或者是第三方合作伙伴開發的智能識別模型，可以輔助識別裂紋、涂層損傷等缺陷，通過融入智能化識別能力，減少人為因素影響，提升檢測數據的完整性、以及檢測結果的可靠性。

2. 葉片智能計數。渦輪發動機等轉動設備是內窺檢測的重要對象，全面檢測葉片需要準確計數，這是一項重要卻重復的工作。引入AI技術后，在葉片檢測過程中就可以由工業內窺鏡的智能算法模塊自動識別轉動的葉片、從而實現自動葉片計數，不管是單向計數、或是雙向混合計數，都可以做到準確無誤。

3. 3D圖像拼接。一直以來工業內窺鏡可測量缺陷的尺寸比較受限，需要局部測量再累加的方式，影響準確度。單物鏡相位掃描三維立體測量技術與智能算法的結合，誕生了“3D縫合”技術，通過將多幅局部圖像智能拼接起來，可以得到更大更完整的圖像，測量大尺寸缺陷的準確性得到大幅提升。

上述這些應用僅僅是開端，開啟了工業內窺鏡檢測智能化的新篇章，相信在未來，會有更多工業內窺鏡廠商加入到改領域的研發與應用中，AI技術與遠程目視檢測的結合會更深更廣，也將帶給我們更多福音。