Новости Hardware

Искусственный интеллект берётся осматривать станки

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.

Встроенная в гайку шарико-винтовой передачи камера

Встроенная в гайку шарико-винтовой передачи камера (KIT)

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.

Стенд, имитирующий работу станка с контролем износа ШВП с помощью встроенной камеры и ИИ (KIT)

Стенд, имитирующий работу станка с контролем износа ШВП с помощью встроенной камеры и ИИ (KIT)

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.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение.
Все комментарии премодерируются.
Комментарии загружаются...
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Huawei представит 19 мая смарт-телевизор Smart Screen SE со встроенной камерой 37 мин.
Доступные материнские платы для Intel Alder Lake-S получат новый стандарт питания ATX12VO 47 мин.
Сенат США сегодня рассмотрит предложение о выделении национальной полупроводниковой отрасли более $50 млрд 2 ч.
Сборщик iPhone предупредил, что ситуация с поставками компонентов для электроники ухудшается 3 ч.
Запущена платформа Marvel.AI, позволяющая знаменитостям клонировать голос с помощью ИИ для использования в рекламе 3 ч.
Выручка криптовалютной биржи Coinbase за квартал подскочила более чем в три раза 3 ч.
TSMC намерена построить ещё один завод в США — на нём будут выпускать 3-нм чипы 5 ч.
Samsung и Hyundai будут сотрудничать в сфере автомобильных компонентов 6 ч.
Meizu скоро выпустит умные часы, похожие на Apple Watch 6 ч.
Японский производитель тостеров Balmuda выпустит смартфон на базе Android 6 ч.