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隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能探傷儀逐漸成為探傷領(lǐng)域的新趨勢。智能探傷儀通過(guò)集成機器學(xué)習、深度學(xué)習等算法，實(shí)現對材料內部缺陷的自動(dòng)識別和分類(lèi)。
然而，智能探傷儀的發(fā)展也面臨著(zhù)一些挑戰。首先，數據的獲取和處理是智能探傷儀的關(guān)鍵環(huán)節，如何獲取高質(zhì)量的數據并進(jìn)行有效處理是一個(gè)難題；其次，智能探傷儀的算法需要不斷優(yōu)化和更新以適應不同的檢測場(chǎng)景和需求；最后，智能探傷儀的成本和維護問(wèn)題也需要考慮。
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