高密度データ可視化アルゴリズムの産業機械の異常検知への応用

高密度数据可视化算法在工业机械异常检测中的应用

• 批准号: 22KF0415
• 负责人: 高本 仁志
• 金额: $ 0.7万
• 依托单位: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KF0415/
• 关键词: Data Analysis; Smart Manufacturing

2022年度は、産総研臨海副都心センターにある模擬加工環境で取得される、製造設備の稼働データに、本課題のために開発された高密度データ解析技術を適用した。本技術は、多次元の測定データを2次元画像のピクセル座標およびその座標の色情報に変換するものであり、測定データの重ね合わせを高速に実行でき、また測定データの分析には通常の画像分析アルゴリズムを活用できるところに特徴がある。製造設備の稼働データに本技術を適用した結果、製造設備の部品の一つである工具の位置と向き、および工具にかかる負荷の方向と大きさに関するデータを、工具表面の劣化を示す2次元画像への変換を問題なく実施できることが分かった。また、本技術で得た画像データの可視化の計算コストは高くなく、画像データの実時間での分析が可能であることも確認できた。本技術で得られる2次元画像は、加工の前後において工具表面を撮影した画像情報とは異なり、加工時に発生する現象を保存することが利点である。工具表面の劣化の進行や、工具の劣化に影響を与えている加工現象を特定するためには、本技術の高度化が必要と考える。

In 2022, the production and development of marine auxiliary equipment was carried out in the simulation processing environment. This technology is used to measure the color information of the two-dimensional image, and to measure the color information of the two-dimensional image. The application of this technology to production equipment results in the position and direction of the parts of the production equipment, the direction of the load on the tool, and the deterioration of the tool surface. The present technology enables visualization of images and analysis of images and time. This technology allows for two-dimensional images to be captured before and after machining, and image information to be preserved during machining. The deterioration of tool surface, the influence of tool deterioration on machining phenomenon, and the necessity of this technology