1、超清晰，極細探頭；
畫面的超清晰，例如：200萬以上像素，更容易發現細小的缺陷；探頭越細，更容易插入狹小的隙縫或腔體。
2、自動識別與分析技術；
各類金屬非金屬零件或者管道內部表面缺陷是各類設備的重要的維護指標和判斷依據，普通的工業內窺鏡內部目視檢測雖然可以進行人工檢測，但是工作效率比較低，人工辨識缺陷的能力存在誤差和標準不統一也會常常造成缺陷漏檢的發生。利用基于深度學習的自動檢測和缺陷識別技術，不僅可以大大提高檢測效率，減少操作者的勞動強度，也保證了缺陷的識別能力不受操作人員的干擾。
3、立體顯示；通過使用3D模型，可以清楚的看到測量目標的外形和內部復雜結構。
4、原位內窺鏡維修
原位內窺維修即在不拆開的條件下，如對葉片卷刃的打磨、積炭的清理和發動機內的小碎片的清理等。在民航現場維修特別是軍機快速搶修中，原位內窺維修能極大節約時間和成本，應用價值很高。
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