Nepārtraukti attīstoties zinātnei un tehnoloģijai, rūpnieciskie endoskopi no tradicionālajiem atklāšanas rīkiem pārveidojas par inteliģentu aprīkojumu. Jo īpaši AI tehnoloģijas pievienošana ir uzlabojusi noteikšanas precizitāti un efektivitāti un palielinājusi endoskopu lietošanas efektu. Endoskopa kameru un mākslīgā intelekta kombinācija daudzos aspektos ir parādījusi spēcīgas priekšrocības un plašas lietojumprogrammu izredzes. Šis ir īpašs ievads:
1. Kombinācijas metode
Attēla atpazīšana un analīze:Mākslīgā intelekta sistēma atpazīst attēlus, ko reālā laikā uzņēma endoskopa kamera, lai attēla problēmas varētu automātiski identificēt un atšķirt, lai operators varētu analizēt.
Datu integrācija un kalnrūpniecība:Salīdziniet attēla datus, kas iegūti pēc endoskopa kameras ar vēsturiskajiem datiem, izmantojiet mākslīgā intelekta lielo datu analīzes tehnoloģiju, lai radītu saistītās informācijas iegūšanai un nodrošinātu labāku atsauci operatoram.
2. Pieteikuma scenārijs
medicīnas joma
Slimības diagnoze
Gremošanas trakta, elpceļu, urīna sistēmas utt. Endoskopiskos izmeklējumos palīdz ārstiem precīzāk noteikt agrīnus bojājumus un mikrolitiju un uzlabot tādu slimību kā vēža agrīnas noteikšanas ātrumu.
Ķirurģiska navigācija
Minimāli invazīvā ķirurģijā tas palīdz ārstiem skaidrāk identificēt ķirurģiskās teritorijas anatomisko struktūru, sniedz reāllaika norādījumus un brīdinājumus par ķirurģiskām operācijām un uzlabo operācijas precizitāti un drošību.
Telemedicīna
Apvienojumā ar telemedicīnas sistēmām eksperti reālā laikā var apskatīt attālos endoskopiskos eksāmena attēlus un izmantot mākslīgo intelektu, lai palīdzētu attālajā diagnostikā, lai pacienti attālos apgabalos varētu baudīt arī augstas kvalitātes medicīniskos resursus.
Rūpniecības joma
Aprīkojuma noteikšana
Pārbaudot cauruļu, motoru, mehānisko detaļu utt. Iekšpusi, tas var automātiski noteikt tādus defektus kā plaisas, nodilums, korozija utt. Iekārtas iekšpusē, uzlabot noteikšanas efektivitāti un precizitāti un nekavējoties atklāt iespējamos drošības apdraudējumus.
Kvalitātes kontrole
Produktu ražošanas procesa laikā to izmanto, lai noteiktu montāžas kvalitāti produkta iekšienē, neatkarīgi no tā, vai ir svešķermeņi utt., Lai nodrošinātu, ka produkta kvalitāte atbilst standartiem.
3. Priekšrocības pēc AI atbalsta
Medicīniskā diagnoze var uzlabot precizitāti
Tas var identificēt smalkus bojājumus un anomālijas, kuras cilvēka acs var ignorēt, samazinot nokavētās diagnozes un nepareizas diagnozes.
Medicīniskās pārbaudes var uzlabot diagnostikas efektivitāti
Lielu skaitu attēlu var ātri analizēt un apstrādāt, saīsinot pārbaudes un diagnozes laiku, ļaujot ārstiem sniegt pakalpojumus vairāk pacientiem īsākā laikā.
Saprātīgu vadību var panākt rūpnieciskajā pārbaudē
LNSPection datus var automātiski saglabāt, klasificēt un analizēt, kas ir ērti datu pārvaldībai un zinātniskiem pētījumiem un mācīšanai.
4. Iespējamās mākslīgā intelekta pievienošanas problēmas endoskopa kamerām
Datu kvalitāte un drošība
Ir grūti iegūt augstas kvalitātes marķētus datus, un ir datu novirzes un nepilnības problēmas.
Algoritma veiktspēja un uzticamība
Algoritms ir nepārtraukti jāoptimizē, lai uzlabotu precizitāti un stabilitāti sarežģītos scenārijos.
Cilvēka un mašīnas sadarbība un atbildības definīcija
Operatori, izmantojot tos, pārāk daudz paļaujas uz AI datiem, tādējādi samazinot attēla analīzes subjektīvos faktorus, kas ir viegli izraisīt datu novirzi.
