韩国机械与材料研究所开发出新机器视觉技术自动检测机器故障《资讯》

07-04

韩国机械与材料研究所（KIMM）周二宣布，它已开发出一种新的机器视觉技术，可自动检测各种机器的故障。机器视觉技术是一种模仿人类如何看待事物并做出适当决策的系统。该技术已被用于检查数千个电子电路板的照片，以查找任何异常连接和错误标记的部件。

KIMM研究人员利用机器视觉技术对机器结构进行诊断。(图片:韩国机械与材料研究所)

KIMM研究人员实施该技术来进行机器结构的诊断。卷积神经网络是一种最常用于视觉图像解释的深度学习算法，已被用于观看各种视频剪辑并了解机器的工作原理，在此基础上它可以检测机器内部发生的振动和其他异常情况。

在试运行中，新的机器视觉技术实现了100％准确度，可区分通过视频显示的水泵的正常和异常振动。

KIMM解释说，新技术将能够取代目前使用多个振动传感器或招聘专家的方法，这两种方法都太复杂或难以进行。KIMM的首席研究员Sun Kyoung-ho说 ：“新的机器视觉技术可以用于工厂行业，它甚至可以安全地用于难以进入人类的危险工业场所”。

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉技术由于其突出的特点，顺应了现代制造业发展的要求，已经在世界范围内得到了广泛的应用。但是机器视觉检测技术尚未形成完整的理论体系。在技术上，很多方面还不能达到实际应用的水平。在功能上，与人的视觉系统相比还处于低水平阶段。

目前工业中应用的机器视觉检测绝大部分执行的是二维检测任务，三维机器视觉检测仍处于理论研究和试验阶段。除此之外，机器视觉检测的精度、智能化和检测速度还有待提高。

机器视觉检测的发展趋势主要体现在以下几个方面：

一、实现在线实时检测;

二、实现智能化检测;

三、实现高精度检测;

四、计算机视觉柔性检测技术;

五、研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法，拓展视觉检测的应用。

机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科，主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，较终用于实际检测和控制.主要应用于如工业检测、工业探伤、精密测控、自动生产线、邮政自动化、粮食选优、显微医学操作以及各种危险场合工作的机器人等。

机器视觉系统的应用，大大提高了装备的智能化、自动化水平、使用效率和可靠性等性能。随着新的技术、新的理论在机器视觉系统中的应用，机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用。

机器视觉检测技术，对产品整体进行自动检测，对于控制产品品质保障产品质量有着非常重要的作用，可以防止不合格产品的外流，从而提高企业的核心竞争力。企业获得的不仅仅是社会效益，其机器视觉检测设备已经为企业带来了实质性的经济效益，在各大行业中都得到广泛应用，其也迎来全新的快速发展阶段。

文章来源：新机器视觉

环保内墙漆

芬琳墙漆

哪款墙漆环保你知道吗