Подход к обнаружению неисправностей промышленного оборудования с помощью глубокого обучения

В данной статье рассматривается использование методов глубокого обучения для обнаружения неисправностей в промышленном оборудовании. В частности, мы рассматриваем методы обработки изображений на основе конволюционных нейронных сетей (CNN) и анализируем потенциал их применения для выявления неисправностей. Анализируя существующие общедоступные наборы данных, мы оцениваем эффективность и трудности применения методов глубокого обучения для таких приложений.

Ключевые слова: глубокое обучение, набор данных, обнаружение неисправностей.

При применении на практике в реальном мире предиктивное обслуживание ставит ряд задач по обнаружению и прогнозированию неисправностей, которые часто не учитываются в исследованиях, проводимых на основе данных контролируемых экспериментов или численного моделирования [1]. Обнаружение неисправностей является ключевым звеном промышленного производства, от которого напрямую зависит эффективность работы и стоимость обслуживания оборудования. С развитием технологий искусственного интеллекта, особенно с успешным применением глубокого обучения в области распознавания образов, его применение в системах автоматического обнаружения неисправностей получило широкое распространение. В этой статье мы представим базовый подход к обнаружению неисправностей с использованием методов глубокого обучения, в частности сверточных нейронных сетей (CNN), и продемонстрируем потенциал и проблемы его применения на основе анализа существующих наборов данных. Кроме того, в данной статье обсуждаются теоретические основы и практическое применение методов глубокого обучения в области автоматизированной диагностики неисправностей, а также будущие тенденции.

Улучшение производительности классификационной сети приводит к значительному повышению уровня ее применения [2]. В области автоматизированного обнаружения неисправностей были предложены различные методы для повышения точности и эффективности обнаружения неисправностей. В последние годы методы глубокого обучения, особенно конволюционные нейронные сети, стали актуальной темой исследований благодаря их превосходной производительности в задачах классификации изображений. Соответствующие исследования показали, что глубокое обучение может эффективно определять и классифицировать признаки дефектов на промышленных изображениях. Кроме того, есть исследования, сосредоточенные на адаптивной способности модели, как сделать так, чтобы модель могла показывать лучшую способность распознавания даже на невидимых типах дефектов, что является важным направлением текущих исследований. В этом разделе также рассматривается адаптивность и надежность существующих методов в сложных условиях и то, как методы глубокого обучения могут решить эти проблемы.

Среди нейронных сетей глубокого обучения конволюционная нейронная сеть (CNN) — это хорошо известная структура, предназначенная для обработки сложных данных [3]. Методология, рассматриваемая в данной статье, основана на использовании конволюционных нейронных сетей (CNN) — мощного инструмента распознавания образов, который автоматически обучается и извлекает полезные характеристики из изображений. Для обнаружения неисправностей мы предлагаем использовать следующие шаги:

Предварительная обработка данных: она включает в себя обрезку, масштабирование и нормализацию изображений для соответствия входным требованиям сети. Кроме того, для повышения чувствительности модели к различным углам обзора и условиям освещения применяются такие методы улучшения изображения, как случайное вращение и переворачивание.

Выбор модели: подходящая архитектура CNN, такая как AlexNet, VGG или ResNet, выбирается в зависимости от сложности и вычислительной мощности задачи. Учитывая специфику обнаружения неисправностей, модель должна быть способна обрабатывать большие входные изображения, чтобы улавливать тонкие признаки неисправностей.

Стратегия обучения: контролируемое обучение выполняется на основе данных меченых изображений с применением, например, функции потерь кросс-энтропии и алгоритмов обратного распространения для обучения модели. Методы регуляризации и механизмы ранней остановки применяются для того, чтобы избежать чрезмерной подгонки и обеспечить обобщающую способность модели в практических приложениях.

Хотя реальные экспериментальные результаты в данной работе не представлены, для проверки предложенного метода рекомендуется использовать следующие наборы данных:

Набор данных MNIST: хотя он в основном используется для распознавания рукописных цифр, его можно использовать в качестве базового тренинга по обработке изображений.

Stanford Dogs Dataset: может использоваться для проверки способности модели сегментировать и распознавать определенные классы (например, собак).

Набор данных ImageNet: как более продвинутая платформа для тестирования, ImageNet предоставляет большое количество изображений высокого разрешения и подходит для проверки работы модели на изображениях высокой сложности.

Глубокое обучение, особенно сверточные нейронные сети, демонстрирует большой потенциал в области автоматического обнаружения неисправностей. Точность и эффективность обнаружения неисправностей могут быть эффективно повышены за счет соответствующего выбора модели и стратегий обучения. Перед будущим стоит задача дальнейшей оптимизации структуры сети и процесса обучения, а также разработки моделей, способных хорошо работать в более широком диапазоне типов неисправностей и сред. Кроме того, ключевое значение для развития этой области будет иметь изучение более эффективных методов предварительной обработки данных и методов обработки в реальном времени.

Литература:

1. Fernandes, M. Machine learning techniques applied to mechanical fault diagnosis and fault prognosis in the context of real industrial manufacturing use-cases: a systematic literature review / M. Fernandes, J. M. Corchado, G. Marreiros. — Текст: непосредственный // Applied Intelligence. — 2022. — № 52. — С. 14246–14280.
2. Rethinking the inception architecture for computer vision / C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe [и др.]. — Текст: непосредственный // In Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). — 2016: IEEE Publishing, 2016. — С. 2818–2826.
3. A survey of CNN-based network intrusion detection / L. Mohammadpour, T. C. Ling, C. S. Liew, A. Aryanfar. — Текст: непосредственный // Applied sciences. — 2022. — № 12. — С. 8162.