隨著工業(yè)制造各領(lǐng)域的快速發(fā)展，與其息息相關(guān)的無損檢測技術(shù)與裝備也顯露出一些問題，成為工業(yè)檢測亟需解決的痛點：在有毒害或者易燃易爆環(huán)境以及高空中檢測時，傳統(tǒng)檢測多依靠手動方式，存在檢測效率低、結(jié)果復現(xiàn)性差、人員安全難以得到保障等問題；再者新興領(lǐng)域的涌現(xiàn)，使得檢測效率的提升成為滿足高強度檢測任務(wù)的前提。面對這些工業(yè)檢測痛點，檢測自動化成為大勢所趨。

使用自動化無損檢測設(shè)備的優(yōu)勢：

1. 自動化便于流水作業(yè)，檢測流程更穩(wěn)定，能夠大幅提升檢測效率；

2. 自動化更多借助機械或人工智能元素，減少人工干預(yù)，避免主觀因素或者人為因素對檢測結(jié)果的干擾，檢測結(jié)果更準確，可信度更高；

3. 流程的自動化便于統(tǒng)一的數(shù)字化管理，海量檢測數(shù)據(jù)的存儲與追朔，有助于從時間及空間角度縱覽全局、對缺陷進行分析研判，對于產(chǎn)品優(yōu)化、質(zhì)量提升意義重大。因此我們常常說檢測不僅僅能夠發(fā)現(xiàn)缺陷，它還可以做得更多，而這也需要自動化的助力。

基于上述必要性，在常規(guī)超聲波、相控陣、熱成像和數(shù)字X射線檢測技術(shù)等領(lǐng)域都已經(jīng)啟動了自動化無損檢測設(shè)備的研發(fā)。不少無損檢測設(shè)備廠商研發(fā)的鋼管超聲波自動探傷設(shè)備、鋼板自動化檢測設(shè)備、大型復合材料C掃描自動化檢測設(shè)備、焊管焊縫相控陣自動化檢測設(shè)備、鋼棒相控陣自動化檢測設(shè)備、大棒分區(qū)水浸自動化檢測設(shè)備等，也已經(jīng)得到了應(yīng)用。

以超聲波探傷為例，該技術(shù)利用超聲波的反射和衰減測量設(shè)備或零件內(nèi)部不連續(xù)性缺陷，傳統(tǒng)要依靠人工實施檢測過程，而鋼管超聲波自動探傷設(shè)備，則可以通過撥料機構(gòu)、旋轉(zhuǎn)機構(gòu)、探頭操控機構(gòu)、下料機構(gòu)的合作，實現(xiàn)對鋼管端部以及管體的全覆蓋檢測，并可以在發(fā)現(xiàn)缺陷鋼管時報警。不難看出，常規(guī)超聲波、相控陣超聲波等技術(shù)相對成熟，而且像鋼管、鋼板等檢測對象的形狀有一定規(guī)律性可循，為研發(fā)有針對性的自動化無損檢測設(shè)備提供了良好的基礎(chǔ)。

與此同時，無損檢測中最為直觀的內(nèi)窺檢測技術(shù)，由于被檢測對象的多樣性以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復雜性，實現(xiàn)內(nèi)窺檢測自動化面臨一定的難度。盡管如此，內(nèi)窺檢測自動化也已揚帆起航。

韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡 Everest Mentor Visual iQ 是自動化內(nèi)窺檢測設(shè)備的先鋒。該系列產(chǎn)品從多個角度推進遠程目視檢測的自動化進程：在檢測缺陷方面，搭載了ADR人工智能輔助缺陷判斷系統(tǒng)，可利用在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上預(yù)先訓練好的模型自動識別檢測圖像中的缺陷；在缺陷尺寸測量方面，可以自動測量弧形表面上的凹坑或突起部位的最深點及最高點，可以自動完成大量渦輪葉片的葉尖與機匣間隙測量，準確而快捷；在檢測操控方面，可以自動完成葉片計數(shù)功能，減少人工計數(shù)工作量的同時，避免漏檢。

這些自動化功能也許僅僅是內(nèi)窺檢測自動化征程中的一小步，實現(xiàn)內(nèi)窺檢測自動化也許還有很長的一段路要走，但慶幸的是，我們已經(jīng)開始在做了。千里之行始于足下，用踔厲前行應(yīng)對無損檢測市場的挑戰(zhàn)，迎接挑戰(zhàn)的同時也是抓住機遇的開端。

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