工业內窺鏡是一种无损检测设备，如果从1921年乔治·S·克拉姆顿发明的第一个用于汽輪機检查的內窺鏡算起，已有百年历史。在这过去的百年中，成像技术、分析能力、从分体到一体的机型跃迁，工业內窺鏡一直用各种进步带给人们惊喜。那么，工業內窺鏡檢測技術的未來發展趨勢又是怎樣的呢？

1. 定制化满足个性化需求

工业內窺鏡應用領域呈现多样化趋势，仅凭一款机型应对多变的检测场所和被检对象，显然是无法满足要求的。 目前不少品牌的更换镜头、更换探头技术，都可以看作是满足个性化需求的开端。例如：韦林在定制探头、以及智能化检测模块的尝试，将在满足用户个性化需求方面进一步推动专用化的发展。

2. 对数据可信度要求更高

現階段不少工業內窺鏡已經具備定量測量分析的能力，要想將這部分測量數據發揮更大的效能，前提條件是提升測量的精確度、産出更值得信賴的測量數據。韋林的三維立體測量，憑借還原缺陷輪廓的3D點雲圖，可以摒棄掉傳統二維平面測量引入的誤差，大幅提升測量的精准度，輸出更有價值、值得信賴的測量數據。

3. 大数据共享分析

檢測出局部缺陷僅僅是檢測最爲直接或者易于實現的目的，但是從長遠的宏觀角度出發，檢測的目的是保證資産的質量與安全。從內窺檢測的單一視角看，彙總並分析曆史檢測數據，可以爲當下以及後續檢測與決策給予更多有益指導；從衆多無損檢測技術各自有不同特長與應用的角度出發，包括內窺檢測在內的多種檢測數據應該能夠貫通、互補，並從中挖掘更多規律，從而從制造、材料、工藝、運維等多種角度爲保證資産質量與安全提供改進或優化建議。不同缺陷檢測數據的貫通需要一個開放的數據平台，不僅僅可以存儲不同來源的檢測數據，而且可以進行大數據融合分析、從而發現有價值的信息，這也是未來工業內窺鏡檢測技術的發展趨勢之一。

4. 研判的自动化智能化

現階段，雖然工業內窺鏡提供了非常直觀的檢測手段，但是在做出對損傷部件的決策時，主要憑借檢測人員多年的經驗，這一過程有時需要查閱過往資料或者檢測圖譜，有時需要比較長的時間，而且還帶有一定的主觀因素。未來隨著可視化技術、機器學習、以及人工智能的發展，可以在上述大數據平台的基礎上，由智能化的數字系統根據以往檢測案例、參考圖譜、以及當前檢測圖像，自動做出判斷，這樣將大大提升檢測效率，而且可以減少主觀因素的幹擾。

5. 与新兴技术相结合

在過去的百年間，成像、照明、數字化、計算機視覺等技術的發展，都被巧妙地融合進來、並促進了工業內窺鏡檢測技術的發展。現階段，韋林工業內窺鏡仍在探索新興技術的融合，利用強大的3D點雲數據和3D打印技術，還原出缺陷的實物模型，讓研判更加“有據可依”。在未來，與新興技術融合將是大勢所趨，例如：工業內窺鏡檢測技術可以與無人機相結合，完成一些高海拔空間的檢測任務，將檢測領域進一步擴展。

隨著時代的發展、需求的變更、相關技術的變革，工業內窺鏡檢測技術也會不斷向前邁進，勇敢地迎接未來的挑戰，更好地造福于人類。

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