自动拧螺丝过程中的故障检测：一个数据集与异常检测应用案例
机器学习
2021-07-06 v1 机器人学
摘要
在制造应用中检测故障可能很困难，尤其是当每个故障模型都需要手工设计时。使用机器学习（ML）检测故障的数据驱动方法近来受到越来越多的关注，其中ML模型可在制造过程的一组数据上训练。在本文中，我们提出一个将ML模型用于自动拧螺丝操作期间故障检测的应用案例，并引入一个包含Universal Robot与OnRobot螺丝刀在正常与异常操作下完全监测与记录数据的新数据集。我们利用两个时间序列ML模型，说明了如何在自动拧螺丝应用中检测故障。
引用
@article{arxiv.2107.01955,
title = {Detecting Faults during Automatic Screwdriving: A Dataset and Use Case of Anomaly Detection for Automatic Screwdriving},
author = {Błażej Leporowski and Daniella Tola and Casper Hansen and Alexandros Iosifidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.01955},
year = {2021}
}