До сих пор техническое обслуживание станков в машиностроении требует регулярного осмотра их материально-технической части человеком, что подразумевает определение степени износа вручную. Немецкие учёные предлагают автоматизировать осмотр деталей станков на износ, и поручить это дело ИИ с машинным обучением.
Информация сайта - «scanpin.ru»
Исследователи из Технологического института Карлсруэ (KIT) разработали систему для полностью автоматизированного контроля шарико-винтовых передач (ШВП) в станках. Такие передачи, например, широко используются в станках с числовым программным управлением, и износ шпинделя передачи прямо приведёт к браку. Автоматизированная система определения износа устранит необходимость остановки станков для осмотра и сократит простой оборудования.
Чтобы следить за износом шпинделя ШВП немецкие разработчики встроили камеру и источник света прямо в гайку привода. Камера постоянно делает снимки каждой секции шпинделя и отсылает изображения для анализа искусственным интеллектом. Система сама просигнализирует, когда станок нужно будет остановить для текущего ремонта. До этого момента узел не потребует регулярного планового осмотра, а значит, станок всё это время будет работать.
Учёные обучили алгоритм на тысячах изображений. Это позволило создать модель ИИ, которая по изображению может точно квалифицировать износ шпинделя и отличить, например, грязь или смазку от настоящего дефекта. Износ определяется даже в том случае, если форма деградации шпинделя отличается от ранее обнаруженной. Иными словами, алгоритм обучен определять едва ли не все возможные в природе виды дефектов на шпинделе. Что важно, алгоритм может быть перенесён на другие приложения, тоже связанные с обнаружением дефектов на основе изображений поверхности.
Информация сайта - «scanpin.ru»
Демонстрация разработки состоится с 20 по 24 апреля на выставке Hannover Messe 2020 (это мероприятие с 2018 года вобрало в себя знаменитую мартовскую CeBIT в Ганновере). Пример данной разработки хорошо показывает, как ИИ-алгоритмы могут просто и буднично революционизировать производство.
До сих пор техническое обслуживание станков в машиностроении требует регулярного осмотра их материально-технической части человеком, что подразумевает определение степени износа вручную. Немецкие учёные предлагают автоматизировать осмотр деталей станков на износ, и поручить это дело ИИ с машинным обучением. Информация сайта - «scanpin.ru» Исследователи из Технологического института Карлсруэ (KIT) разработали систему для полностью автоматизированного контроля шарико-винтовых передач (ШВП) в станках. Такие передачи, например, широко используются в станках с числовым программным управлением, и износ шпинделя передачи прямо приведёт к браку. Автоматизированная система определения износа устранит необходимость остановки станков для осмотра и сократит простой оборудования. Чтобы следить за износом шпинделя ШВП немецкие разработчики встроили камеру и источник света прямо в гайку привода. Камера постоянно делает снимки каждой секции шпинделя и отсылает изображения для анализа искусственным интеллектом. Система сама просигнализирует, когда станок нужно будет остановить для текущего ремонта. До этого момента узел не потребует регулярного планового осмотра, а значит, станок всё это время будет работать. Учёные обучили алгоритм на тысячах изображений. Это позволило создать модель ИИ, которая по изображению может точно квалифицировать износ шпинделя и отличить, например, грязь или смазку от настоящего дефекта. Износ определяется даже в том случае, если форма деградации шпинделя отличается от ранее обнаруженной. Иными словами, алгоритм обучен определять едва ли не все возможные в природе виды дефектов на шпинделе. Что важно, алгоритм может быть перенесён на другие приложения, тоже связанные с обнаружением дефектов на основе изображений поверхности. Информация сайта - «scanpin.ru» Демонстрация разработки состоится с 20 по 24 апреля на выставке Hannover Messe 2020 (это мероприятие с 2018 года вобрало в себя знаменитую мартовскую CeBIT в Ганновере). Пример данной разработки хорошо показывает, как ИИ-алгоритмы могут просто и буднично революционизировать производство.
Исследователи из компании Calif разработали червя, который позволял захватывать аккаунты в WeChat с помощью простого...
10-сен-2026
Новости / Отступы и поля / Преимущества стилей / Заработок / Самоучитель CSS / Изображения / Списки / Видео уроки / Добавления стилей / Вёрстка / Цвет / Линии и рамки
Новости / Преимущества стилей / Текст / Заработок / Отступы и поля / Интернет и связь / Добавления стилей / Ссылки / Самоучитель CSS / Вёрстка / Видео уроки
Apple проведёт сегодня, 9 сентября, ключевое осеннее мероприятие Surprise and shine, где впервые представит складной смартфон iPhone Ultra. Вместе с ним ожидаются...
Независимая кинокомпания Neon опубликовала первый трейлер картины «Искусственный» (Artificial), режиссёром которой выступил Лука Гуаданьино (Luca Guadagnino). Лента,...
На портале Exophase, каталогизирующем достижения игр, без предупреждения появились списки трофеев десятков готовящихся к релизу в Steam проектов, включая крупные и...
Apple, Garmin и Huawei противостояли общерыночному снижению поставок смарт-часов во втором квартале 2026 года. При этом доля поставок устройств Huawei на глобальный...
Комментарии (0)