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机器视觉(AOI)之人工智能制造业应用场景之设备健康管理
基于对设备运行数据的实时监测,利用特征分析和机器学习技术,一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测,减少非计划性停机。另一方面,面对设备的突发故障,能够迅速进行故障诊断,定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见,特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。

以数控机床为例,用机器学习算法模型和智能传感器等技术手段监测加工过程中的切削刀、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息,辩识出刀具的受力、磨损、破损状态及机床加工的稳定性状态,并根据这些状态实时调整加工参数(主轴转速、进给速度)和加工指令,预判何时需要换刀,以提高加工精度、缩短产线停工时间并提高设备运行的安全性。

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