★ 智慧影像分析可以用在哪裡 —— 重型機械的預測性維護

Klacci 凱樂奇 iF-R 讀頭門禁系統可以這麼小。 iF-R 讀卡器越來越多地擴展了 iF 系列智能非接觸式鎖的適用性。

使用電腦視覺，各行業可以透過監測早期磨損跡象，來預測和檢測重型機械故障，並避免代價高昂的故障。這些電腦視覺系統可以持續監控機器，並有效地辨識人眼可能看不到的機械部件的逐漸磨損。

電腦視覺的需求

在傳統方法中，專門的團隊負責監控重型機械，這是一個耗時的過程，不能連續進行，這會導致故障跡象缺失，而故障跡象本可以防止。

電腦視覺解決了這個問題，它不僅連續執行，而且在檢測人眼通常看不見的跡象方面也非常準確。此外，機器不需要停止進行檢查，但它們可以在系統監控機器時繼續執行。這減少了停機時間，也縮短了重型機械的使用壽命。這些系統在檢測裂縫或變形方面非常準確，例如，透過視覺分析早期檢測到輕微表面磨損的傳送帶，可以防止更大的撕裂或關閉。此外，這些系統還監控機械運動，並標記任何可能表明故障的異常行為。

這些系統捕獲視覺資料，來評估各種元件的狀態，如齒輪、皮帶和軸承，在不停止操作的情況下實現即時分析。

技術觀點

用於重型機械預測性維護的電腦視覺系統涉及一系列步驟：

安裝的攝影機：不同類型的攝影機，安裝在機器內和機器執行區域。這些攝影機可以是標準攝影機和紅外線攝影機的組合。標準攝影機檢測機械運動，而紅外線攝影機檢測元件中的異常熱特徵。
環境感測器記錄溫度和溼度等環境條件。這對於讓機器以最佳方式工作至關重要。
深度學習模型：這些模型辨識，來自各種感測器的影像和資料中的模式，並對其進行處理，以檢測有助於預測機器磨損，或異常運動的關鍵特徵。
邊緣運算和雲端儲存：這些系統使深度學習模型，能夠執行和監控機器。雲端儲存用於從世界任何地方儲存，和連線有關機械的關鍵見解。

模範行業用例

使用電腦視覺對重型機械進行預測性維護和監控，在幾個行業中都有使用：

採礦業：監控挖掘機、自卸車和傳送帶的結構完整性。高解析度攝影機與電腦視覺演算法配對，可以檢測機械的裂縫、磨損或錯位。光成像用於辨識過熱元件。
石油和天然氣行業：檢查鑽頭、管道和閥門是否有腐蝕、洩漏或物理損壞的跡象。電腦視覺系統分析機械和管道的影像，以即時檢測生鏽、裂縫或變形。紅外線成像透過辨識溫度異常來檢測洩漏。
製造業：監控機械臂、輸送帶和裝配線裝置。沿著生產線安裝的攝影機可以即時拍攝影像。電腦視覺檢測移動部件的錯位、異常振動或磨損。
鐵路行業：檢查火車車輪、車軸和軌道的磨損。安裝在火車上或軌道上的攝影機可以捕捉影像。電腦視覺辨識裂縫、車輪上的扁平點或損壞的軌道段。
建築業：監控起重機、推土機和其他重型建築裝置的結構部件。使用配備電腦視覺的無人機進行目視檢查，檢測裝置上的裂縫、彎曲結構或螺栓鬆動。