韓國機(jī)械與材料研究所(KIMM)周二宣布,它已開發(fā)出一種新的機(jī)器視覺技術(shù),可自動檢測各種機(jī)器的故障。
機(jī)器視覺技術(shù)是一種模仿人類如何看待事物并做出適當(dāng)決策的系統(tǒng)。
該技術(shù)已被用于檢查數(shù)千個電子電路板的照片,以查找任何異常連接和錯誤標(biāo)記的部件。
KIMM研究人員實施該技術(shù)來進(jìn)行機(jī)器結(jié)構(gòu)的診斷。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種最常用于視覺圖像解釋的深度學(xué)習(xí)算法,已被用于觀看各種視頻剪輯并了解機(jī)器的工作原理,在此基礎(chǔ)上它可以檢測機(jī)器內(nèi)部發(fā)生的振動和其他異常情況。
在試運(yùn)行中,新的機(jī)器視覺技術(shù)實現(xiàn)了100%準(zhǔn)確度,可區(qū)分通過視頻顯示的水泵的正常和異常振動。
KIMM解釋說,新技術(shù)將能夠取代目前使用多個振動傳感器或招聘專家的方法,這兩種方法都太復(fù)雜或難以進(jìn)行。
KIMM的首席研究員Sun Kyoung-ho說 :“新的機(jī)器視覺技術(shù)可以用于工廠行業(yè),它甚至可以安全地用于難以進(jìn)入人類的危險工業(yè)場所”。
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原文標(biāo)題:韓國開發(fā)用于檢測機(jī)械故障的機(jī)器視覺技術(shù)
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