針對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量控制和在役設(shè)備的預(yù)防性檢測需求，不少行業(yè)都使用工業(yè)內(nèi)窺鏡查找內(nèi)部缺陷，這種檢測方法在汽車制造和維修、以及航空發(fā)動(dòng)機(jī)孔探等多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用。相較于傳統(tǒng)目視檢測的“檢查、確認(rèn)、評(píng)判”這三個(gè)流程，工業(yè)內(nèi)窺鏡的檢測程序復(fù)雜一些，包括：推送探頭、調(diào)節(jié)照明、大面積掃查、局部細(xì)查確認(rèn)缺陷、測量評(píng)判等，本文將具體說明。

使用工業(yè)內(nèi)窺鏡檢查缺陷的基本程序：

1. 推送探頭：在沒有毛刺等障礙物的通道中緩慢推進(jìn)探頭到預(yù)定的檢測區(qū)域，其中探頭規(guī)格（直徑和長度等）是預(yù)先根據(jù)檢測通道口徑以及檢測需求選定的。

2. 調(diào)節(jié)照明：對(duì)于像韋林內(nèi)窺鏡這樣具有自動(dòng)光強(qiáng)度調(diào)整功能的檢測工具來說，通?？梢悦馊ミ@一程序；否則需要檢測人員通過操縱桿或手持機(jī)按鍵進(jìn)行手動(dòng)調(diào)節(jié)，以提供被檢測區(qū)域清晰成像所需的理想照明。對(duì)于比較暗的環(huán)境，可以啟用延時(shí)曝光功能，將會(huì)對(duì)成像效果有明顯改善。

3. 大面積掃查：對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)目視檢測的“檢查”階段。在該階段正確使用探頭導(dǎo)向功能，有助于實(shí)現(xiàn)更為快速、且覆蓋全面的內(nèi)窺檢測，建議將探頭導(dǎo)向設(shè)置為粗調(diào)模式，可以提升檢測效率，用比較短的時(shí)間定位關(guān)鍵區(qū)域、以及發(fā)現(xiàn)異常反光點(diǎn)或明暗變化等需重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域。

4. 局部細(xì)查確認(rèn)缺陷：對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)目視檢測的“確認(rèn)”階段。在該階段可以將探頭的導(dǎo)向彎曲方向電控一鍵鎖定，鎖定后有步進(jìn)式微調(diào)功能，以精確步進(jìn)方式微調(diào)導(dǎo)向的彎曲方向，從而可以對(duì)關(guān)鍵或重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行仔細(xì)檢查，從不同的距離和角度反復(fù)觀察；如果使用的是高像素?cái)?shù)的工業(yè)內(nèi)窺鏡，還可以利用凍結(jié)和數(shù)字變焦局部放大的方法進(jìn)一步觀察細(xì)節(jié)，以便精確查找缺陷位置、確認(rèn)缺陷并識(shí)別缺陷類型。

5. 測量評(píng)判。對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)目視檢測的“評(píng)判”階段。內(nèi)窺檢測程序除了定性評(píng)判外，還可以通過測量進(jìn)行定量評(píng)判。先捕獲測量圖像，然后根據(jù)缺陷類型選擇對(duì)應(yīng)的測量方法并執(zhí)行選點(diǎn)操作，測量系統(tǒng)會(huì)給出相應(yīng)幾何量的測量數(shù)值，檢測人員可以根據(jù)測量數(shù)值與檢測指導(dǎo)文件等進(jìn)行比對(duì)，以判斷缺陷是否影響被檢測對(duì)象的安全。

使用工業(yè)內(nèi)窺鏡檢查缺陷的案例：

作為高端工業(yè)內(nèi)窺鏡品牌，韋林經(jīng)常為航空發(fā)動(dòng)機(jī)孔探提供現(xiàn)場支援服務(wù)。例如，韋林技術(shù)團(tuán)隊(duì)曾使用 Everest XLG4-MViQ 視頻內(nèi)窺鏡協(xié)助某飛機(jī)工程有限公司檢查飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)壓氣機(jī)葉片，由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)孔探都有比較嚴(yán)格的定量分析要求，因此韋林技術(shù)人員直接使用了單物鏡相位掃描三維立體測量(3DPM)鏡頭，在將探頭穿繞至壓氣機(jī)葉片附近后，先利用 3DPM 鏡頭的大視野單視窗優(yōu)勢進(jìn)行觀察，通過大面積掃查和局部細(xì)致觀察，發(fā)現(xiàn)了葉片上有一處凹坑狀的擊打損傷，隨后立刻采用針對(duì)弧形表面缺陷測量的創(chuàng)新方法——區(qū)域深度剖面測量方法，測得凹坑深度為 0.15mm，該缺陷尺寸在維護(hù)手冊(cè)規(guī)定的安全閾值范圍內(nèi)，用戶據(jù)此做出了無需下發(fā)返廠的決定，減少不必要的維修成本。

以上介紹了工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測的基本程序和具體案例。在實(shí)際工作中，隨著工業(yè)內(nèi)窺鏡功能的不斷強(qiáng)大，還可以利用人工智能輔助識(shí)別缺陷、現(xiàn)場分享檢測圖像、與場外專家進(jìn)行異地協(xié)作、以及自動(dòng)生成檢測報(bào)告等，從而讓內(nèi)窺檢測過程更高效。

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