Amb l’avançament continu de la ciència i la tecnologia, els endoscopis industrials es transformen des d’eines tradicionals de detecció fins a equips intel·ligents. En particular, l’addició de la tecnologia d’AI ha millorat la precisió i l’eficiència de la detecció i ha augmentat l’efecte d’ús dels endoscopis. La combinació de càmeres d’endoscopi i intel·ligència artificial ha mostrat avantatges forts i àmplies perspectives d’aplicació en molts aspectes. A continuació es mostra una introducció específica:
1. Mètode de combinació
Reconeixement i anàlisi de la imatge:El sistema d’intel·ligència artificial reconeix les imatges realitzades per la càmera d’endoscopi en temps real, de manera que els problemes de la imatge es poden identificar i distingir automàticament perquè l’operador analitzi.
Integració i mineria de dades:Compareu les dades d’imatge obtingudes per la càmera Endoscope amb les dades històriques, utilitzeu la tecnologia d’anàlisi de dades grans de la intel·ligència artificial per minar la informació relacionada i proporcionar una millor referència per a l’operador.
2. Escenari de sol·licitud
camp mèdic
Diagnòstic de malaltia
En els exàmens endoscòpics de les vies digestives, les vies respiratòries, el sistema urinari, etc., ajuden els metges a detectar amb més precisió lesions primerenques i microesions i a millorar la taxa de detecció precoç de malalties com el càncer.
Navegació quirúrgica
En una cirurgia mínimament invasiva, ajuda els metges a identificar amb més claredat l’estructura anatòmica de l’àrea quirúrgica, proporciona advertències d’orientació i risc en temps real per a les operacions quirúrgiques i millora la precisió i la seguretat de la cirurgia.
Telemedicina
Combinats amb sistemes de telemedicina, els experts poden veure imatges d’examen endoscòpic remot en temps real i utilitzar intel·ligència artificial per ajudar en el diagnòstic remot, de manera que els pacients de zones remotes també puguin gaudir de recursos mèdics d’alta qualitat.
Camp industrial
Detecció d'equips
Quan inspeccioneu l’interior de les canonades, motors, parts mecàniques, etc., pot identificar automàticament defectes com ara esquerdes, desgast, corrosió, etc. dins dels equips, millorar l’eficiència i la precisió de la detecció i descobrir ràpidament possibles riscos de seguretat.
Control de qualitat
Durant el procés de producció de productes, s’utilitza per detectar la qualitat del muntatge dins del producte, ja sigui objectes estrangers, etc., per assegurar -se que la qualitat del producte compleixi els estàndards.
3. Avantatges després del suport de l'AI
El diagnòstic mèdic pot millorar la precisió
Pot identificar lesions i anormalitats subtils que poden ignorar l’ull humà, reduint els diagnòstics perduts i els diagnòstics errònics.
Els exàmens mèdics poden millorar l'eficiència diagnòstica
Es poden analitzar i processar ràpidament un gran nombre d’imatges, reduint el temps d’inspecció i diagnòstic, permetent als metges proporcionar serveis a més pacients en un temps més curt.
La gestió intel·ligent es pot aconseguir en inspecció industrial
Les dades LNSpection es poden emmagatzemar, classificar i analitzar automàticament, cosa que és convenient per a la gestió de dades i la investigació i la docència científica.
4. Problemes possibles d’afegir intel·ligència artificial a les càmeres d’endoscopi
Qualitat i seguretat de les dades
És difícil obtenir dades etiquetades d’alta qualitat i hi ha desviacions de dades i problemes d’incompletitud.
Rendiment i fiabilitat de l'algoritme
L’algoritme s’ha d’optimitzar contínuament per millorar la precisió i l’estabilitat en escenaris complexos.
Col·laboració i definició de responsabilitat humana-màquina
Els operadors es basen massa en les dades de l’IA quan l’utilitzen, reduint així els factors subjectius d’anàlisi d’imatges, que és fàcil de provocar la desviació de dades.
