AI工业内窥镜视觉检测定制：畸变校正与缺陷判定

管道、汽轮机腔体等狭小空间的内窥检测长期依赖人工看影像，缺陷尺寸受镜头畸变和局部强反光影响，不同检测员复现性差。本期实验集中在两个环节。一是几何标定：用棋盘格在多种插入深度下拟合径向畸变与镜头偏心，再把像素尺度换算为物理尺寸，直径测量误差从约 ±0.6 mm 收敛到 ±0.15 mm。二是成像补偿：对金属内壁过曝区域做多帧亮度融合，配合分区白平衡，抑制由高光造成的伪凹坑，减少误判来源。

判定端采用轻量分割模型输出缺陷掩膜，再由规则层计算长宽比、边缘锐度与面积占比，区分裂纹、腐蚀坑与残留焊渣三类；疑似缺陷自动留存原始帧与标定参数，便于复核与追溯。

要点：在汽轮机叶片腔体与液压管路的 1,240 帧测试集上，三类缺陷召回率 0.93，误报率由 12% 降至 4.5%，单帧处理约 38 ms。下一步将补充不同管径与弯管工况的标定样本，并验证模型在边缘推理设备上的稳定性。