在航空航天、汽車制造、能源重工等領域，工業內窺鏡作為設備內部缺陷檢測的重要工具，其檢測數據的管理質量直接影響被檢設備全生命周期的質量管控。傳統檢測流程中，需人工手動標注圖像與視頻文件并修改文件名，易產生編號冗余、檢測部位標識模糊等問題，導致檢測數據檢索效率顯著偏低，且難以滿足行業質量體系對數據可追溯性的要求，甚至可能因數據關聯偏差引發故障溯源失誤。針對這一行業問題，韋林工業內窺鏡的智能命名功能，通過“預設規則-自動生成-自動保存”的全流程自動化機制，為工業檢測數據標準化管理提供了關鍵解決方案。

一、智能命名的核心價值：實現檢測數據全流程標準化管控

韋林工業內窺鏡的智能命名并非簡單的自動編號工具，而是覆蓋檢測全流程的標準化數據管理模塊，其核心功能圍繞“數據規范管理”展開，具體體現在三方面：

檢測前：建立標準化命名規則體系

操作人員通過系統可視化界面，提前配置檢測數據的結構化命名，包括存儲路徑(設定存儲文件夾，可將文件夾設定為設備型號，例如“CFM56航空發動機”)、文件名根目錄(設定文件名根目錄，可設定為檢測位置，例如“高壓壓氣機”)、檢測對象標識(即基礎名稱，可隨意設置，如“轉子葉片”)、編號起始序列(支持多批次檢測的序號續接)。該環節可提前制定統一的命名規則，避免檢測過程中因臨時調整導致的規則偏差，為后續數據標準化奠定基礎。

檢測中：完成數據標識自動化生成

功能啟動后，系統基于預設規則，自動生成“檢測位置標識-檢測對象標識-序號” 格式的結構化文件名(如“高壓壓氣機_轉子葉片_1”)，同時將檢測對象標識+序號的信息在屏幕上自動注釋，形成實時可視化注釋。每完成一次拍照或視頻錄制，序號按預設序號自動遞增，全程無需人工干預，減少人工命名的主觀誤差，確保單批次檢測數據的命名高度一致。

檢測后：保障數據全生命周期可追溯

檢測文件生成后，系統自動將其保存至預設存儲根目錄，而圖像、視頻中的注釋則永久保存，不可更改——即使經過跨終端傳輸、格式轉換或長期存儲，內部的注釋信息仍保持完整。該特性使檢測數據可直接滿足工業內窺鏡檢測領域對數據關聯的要求，后期檢索時，可通過注釋信息即可快速定位檢測對象的空間位置與檢測序列，數據溯源效率大幅提升。

二、智能命名與 ADR 人工智能輔助缺陷識別功能的協同配合

在ADR人工智能輔助缺陷識別功能運行過程中，智能命名可承擔場景信息輔助與數據管理支持：

當 ADR 系統進行缺陷識別時，提前預設好的智能命名功能會在實時顯示當前檢測設備的具體部位及對應序號(如“轉子葉片_1”)，幫助操作人員直觀確認檢測對象；待檢測完成后，包含ADR缺陷識別結果的圖片與視頻文件，會自動按照智能命名預設的“存儲路徑-對象標識-序號”規則完成命名歸檔，無需額外手動標注，既保證了文件管理的規范性，也為后續查閱缺陷數據時快速關聯檢測部位提供了便利。

三、智能命名推動工業檢測數字化轉型

韋林工業內窺鏡的智能命名功能，本質是工業檢測數據標準化管理的核心載體 —— 其通過統一命名解決數據命名不規范、不清楚的難點，可支撐企業構建檢測數據全生命周期管理體系。在工業數字化轉型背景下，該功能提升了檢測環節的效率與精度，為企業實現設備質量閉環管理、降低運維成本提供了關鍵技術支撐。

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