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卡爾斯魯厄理工學院研究出用于機床維修的人工智能

在機械工程中,及時維修和更換機床上的缺陷零件是制造過程中的重要組成部分。在滾珠絲桿傳動的情況下,如那些在車床上用于精確地指導圓柱部件的生產,以及部件的磨損,到目前為止一直是手工確定的。

卡爾斯魯厄理工學院(KIT)生產技術研究所的Jurgen Fleischer教授說:“我們的方法是將智能攝像系統(tǒng)直接集成到驅動器中,使用戶能夠持續(xù)監(jiān)控主軸狀態(tài)!

這個新系統(tǒng)結合了一個連接在驅動器螺母上的光源相機和一個評估圖像數(shù)據的人工智能(AI)。當螺母在主軸上移動時,它會拍下每個主軸部分的單獨照片,從而能夠分析整個主軸表面。

將正在進行的操作的圖像數(shù)據與機器學習方法相結合,可以使系統(tǒng)用戶直接評估主軸表面的狀況。幫助開發(fā)該系統(tǒng)的Tobias Schlagenhauf 說:“我們用數(shù)千張圖像訓練我們的算法,現(xiàn)在它可以很自信地分辨出有缺陷的紡錘波和沒有缺陷的紡錘波。通過進一步評估圖像數(shù)據,我們可以精確地限定和解釋磨損,從而區(qū)分變色是簡單的污垢還是有害的麻點!痹谟柧毴斯ぶ悄軙r,該團隊考慮了所有可能的可見退化形式,并用模型從未見過的新圖像數(shù)據驗證了算法的功能。目前該算法適用于識別主軸表面基于圖像的缺陷,可推廣到其它應用領域。


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