在機(jī)械工程中，及時(shí)維護(hù)和更換機(jī)床中的缺陷組件是制造過程中的重要組成部分。對于滾珠絲杠驅(qū)動(dòng)器(例如車床中用于精確引導(dǎo)圓柱零件生產(chǎn)的驅(qū)動(dòng)器)，迄今為止，磨損是手動(dòng)確定的。

卡爾斯魯厄技術(shù)學(xué)院(KIT)生產(chǎn)技術(shù)學(xué)院(wbk)的JürgenFleischer教授說：“因此，維護(hù)與安裝工作相關(guān)，這意味著機(jī)器將處于停機(jī)狀態(tài)。” “另一方面，我們的方法是將智能攝像機(jī)系統(tǒng)直接集成到驅(qū)動(dòng)器中，這使用戶能夠連續(xù)監(jiān)視主軸狀態(tài)。如果需要采取措施，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)通知用戶。”

新系統(tǒng)將攝像頭和連接至驅(qū)動(dòng)器螺母的光源相結(jié)合，并結(jié)合了可評估圖像數(shù)據(jù)的人工智能(AI)。當(dāng)螺母在主軸上移動(dòng)時(shí)，它將為每個(gè)主軸部分拍攝單獨(dú)的照片，從而可以分析整個(gè)主軸表面。

機(jī)械工程人工智能

將來自正在進(jìn)行的操作的圖像數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合在一起，可使系統(tǒng)用戶直接評估主軸表面的狀況。“我們用數(shù)千張圖像訓(xùn)練了我們的算法，以便現(xiàn)在可以自信地區(qū)分出有缺陷的錠子和沒有缺陷的錠子，”幫助開發(fā)該系統(tǒng)的Tobias Schlagenhauf(wbk)說。“通過進(jìn)一步評估圖像數(shù)據(jù)，我們可以精確地鑒定和解釋磨損，從而區(qū)分變色僅僅是灰塵還是有害的點(diǎn)蝕。” 在訓(xùn)練AI時(shí)，團(tuán)隊(duì)考慮了所有可能的可見形式，并使用新的圖像數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的功能。該模型從未見過的。該算法適用于識(shí)別主軸表面上基于圖像的缺陷的所有應(yīng)用，并且可以轉(zhuǎn)移到其他應(yīng)用。

4月20日至24日，在德國漢諾威工業(yè)博覽會(huì)2020上，KIT在25號(hào)展館(研究與開發(fā))的C14展位展示了滾珠絲杠驅(qū)動(dòng)器中智能主軸監(jiān)控的可能。此外，KIT在27號(hào)展廳27(綜合能源)的L51展位上組織了一個(gè)能源展館，以及其他針對特定主題的展覽。