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隨著人工智能技術(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。智能探傷儀通過集成機器學習、深度學習等算法，實現(xiàn)對材料內(nèi)部缺陷的自動識別和分類。
然而，智能探傷儀的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)的獲取和處理是智能探傷儀的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如何獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并進行有效處理是一個難題；其次，智能探傷儀的算法需要不斷優(yōu)化和更新以適應(yīng)不同的檢測場景和需求；最后，智能探傷儀的成本和維護問題也需要考慮。
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