С непрекъснатото развитие на науката и технологиите индустриалните ендоскопи се трансформират от традиционните инструменти за откриване в интелигентно оборудване. По -специално, добавянето на AI технология подобри точността и ефективността на откриването и увеличи ефекта на използването на ендоскопите. Комбинацията от камери за ендоскоп и изкуствен интелект показа силни предимства и широки перспективи за приложение в много аспекти. Следното е специфично въведение:
1. Метод на комбиниране
Разпознаване и анализ на изображения:Системата за изкуствен интелект разпознава изображенията, направени от камерата на ендоскопа в реално време, така че проблемите в изображението да могат да бъдат автоматично идентифицирани и разграничени за анализирането на оператора.
Интеграция на данни и добив:Сравнете данните за изображението, получени от камерата на ендоскопа с историческите данни, използвайте технологията за анализ на големите данни на изкуствения интелект, за да изкопаете свързаната информация и предоставете по -добра справка за оператора.
2. Сценарий на кандидатстване
медицинско поле
Диагностика на заболяването
При ендоскопски изследвания на храносмилателния тракт, дихателни пътища, уринарна система и др., Помогнете на лекарите да открият по-точно ранни лезии и микро-лезии и да подобрят ранната скорост на откриване на заболявания като рак.
Хирургическа навигация
При минимално инвазивна операция тя помага на лекарите да идентифицират по-ясно анатомичната структура на хирургическата област, осигурява насоки в реално време и предупреждения за риск за хирургични операции и подобрява точността и безопасността на операцията.
Телемедицина
В комбинация с телемедицински системи, експертите могат да разгледат отдалечени ендоскопски изображения на изследване в реално време и да използват изкуствен интелект, за да подпомогнат дистанционната диагноза, така че пациентите в отдалечени райони да могат също да се радват на висококачествени медицински ресурси.
Индустриално поле
Откриване на оборудване
При проверка на вътрешността на тръбите, двигателите, механичните части и т.н., той може автоматично да идентифицира дефекти като пукнатини, износване, корозия и др. Вътре в оборудването, подобряване на ефективността и точността на откриването и незабавно откриване на потенциални опасности за безопасността.
Контрол на качеството
По време на процеса на производство на продукти се използва за откриване на качеството на сглобяването вътре в продукта, независимо дали има чужди обекти и т.н., за да се гарантира, че качеството на продукта отговаря на стандартите.
3. Предимства след поддръжка на AI
Медицинската диагноза може да подобри точността
Той може да идентифицира фини лезии и аномалии, които могат да бъдат игнорирани от човешкото око, намалявайки пропуснатите диагнози и неправилни диагностици.
Медицинските прегледи могат да подобрят диагностичната ефективност
Голям брой изображения могат бързо да бъдат анализирани и обработени, съкращавайки времето за проверка и диагностика, което позволява на лекарите да предоставят услуги на повече пациенти за по -кратко време.
Интелигентното управление може да бъде постигнато при индустриална проверка
Данните за LNSpection могат да бъдат автоматично съхранявани, класифицирани и анализирани, което е удобно за управление на данни и научни изследвания и преподаване.
4. Възможни проблеми с добавянето на изкуствен интелект към камери за ендоскоп
Качество и сигурност на данните
Трудно е да се получат висококачествени маркирани данни и има проблеми с отклоненията в данните и непълнота.
Производителност и надеждност на алгоритъма
Алгоритъмът трябва да бъде непрекъснато оптимизиран, за да се подобри точността и стабилността при сложни сценарии.
Определение за сътрудничество и отговорност на човека-машина
Операторите разчитат твърде много на AI данни, когато ги използват, като по този начин намаляват субективните фактори на анализа на изображението, което е лесно да се причини отклонение на данните.
