基于智能视觉的机床元件表面磨损预测
机器学习
2021-11-01 v2
摘要
本文致力于使机器能够自动检测机床部件上的故障并估计故障严重程度，这是迈向自主生产机器的关键一步。提取关于故障严重程度的信息一直是经典的以及基于机器学习的机器视觉系统的重要组成部分。已有诸多工作致力于为预测性维护目的自动预测机床部件的故障严重程度。然而，多数方法仅部分覆盖从故障检测到对其未来严重程度的预后完全自动化的系统。据作者所知，这是首次提出一种基于视觉的、针对一般金属表面及具体地针对滚珠丝杠驱动（Ball Screw Drives）的缺陷检测与故障预后系统。作者展示了他们既能检测也能预后滚珠丝杠驱动表面故障的演化。
引用
@article{arxiv.2106.06839,
title = {Intelligent Vision Based Wear Forecasting on Surfaces of Machine Tool Elements},
author = {Tobias Schlagenhauf and Niklas Burghardt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06839},
year = {2021}
}