在机床维护中的人工智能

 
在机械工程中，及时维护和更换机床中的缺陷组件是制造过程的重要组成部分。对于滚珠丝杠驱动器(例如车床中用于精确引导圆柱形零件生产的那些驱动器)，迄今为止，磨损是手动确定的。
卡尔斯鲁厄技术学院(KIT)生产技术学院(wbk)的JürgenFleischer教授说：“因此，维护与安装工作相关，这意味着机器将处于停机状态。” “另一方面，我们的方法是将智能摄像机系统直接集成到驱动器中，从而使用户能够连续监视主轴状态。如果需要采取措施，系统会自动通知用户。”
新系统将摄像头和连接至驱动器螺母的光源相结合，并结合了可评估图像数据的人工智能(AI)。当螺母在主轴上移动时，它将为每个主轴部分拍摄单独的照片，从而可以分析整个主轴表面。
机械工程人工智能
将正在进行的操作中的图像数据与机器学习方法结合在一起，可使系统用户直接评估主轴表面的状况。 “我们用数千张图像训练了我们的算法，以便现在可以自信地区分出有缺陷的锭子和没有缺陷的锭子，”帮助开发该系统的Tobias Schlagenhauf(wbk)说。 “通过进一步评估图像数据，我们可以精确地鉴定和解释磨损，从而区分变色仅仅是灰尘还是有害的点蚀。”在训练AI时，团队考虑了所有可能的可见退化形式，并使用该模型从未见过的新图像数据验证了算法的功能。该算法适用于识别主轴表面上基于图像的缺陷的所有应用，并且可以转移到其他应用。
4月20日至24日，在汉诺威工业博览会2020上，KIT在25号展馆(研究与开发)的C14展台展示了对滚珠丝杠驱动器进行智能主轴监控的可能性。此外，KIT在27号展厅27(集成能源)的L51展台组织了一个能源展馆，以及其他特定主题的展览。