韓國開發(fā)用于檢測機械故障的機器視覺技術(shù)
韓國機械與材料研究所（KIMM）周二宣布，它已開發(fā)出一種新的機器視覺技術(shù)，可自動檢測各種機器的故障。
機器視覺技術(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記的部件。
KIMM研究人員實施該技術(shù)來進行機器結(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器的工作原理，在此基礎(chǔ)上它可以檢測機器內(nèi)部發(fā)生的振動和其他異常情況。
在試運行中，新的機器視覺技術(shù)實現(xiàn)了100％準確度，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)雜或難以進行。
KIMM的首席研究員Sun Kyoung-ho說 ：“新的機器視覺技術(shù)可以用于工廠行業(yè)，它甚至可以安全地用于難以進入人類的危險工業(yè)場所”。
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