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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直接集成到驅動器中，使用戶能夠持續監控主軸狀態。”

這個新系統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據與機器學習方法相結合，可以使系統用戶直接評估主軸表面的狀況。幫助開發該系統的Tobias Schlagenhauf 說:“我們用數千張圖像訓練我們的算法，現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據，我們可以精確地限定和解釋磨損，從而區分變色是簡單的污垢還是有害的麻點。”在訓練人工智能時，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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