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機器學(xué)習制造機器:將視覺(jué)搜索應用于機械零件
更新時(shí)間：2020-11-18 16:15:26 字號：T|T
一個(gè)新的數據庫將幫助工程師和制造商將機器學(xué)習應用于機械零件。計算機視覺(jué)研究人員利用機器學(xué)習訓練計算機視覺(jué)識別物體，但很******人將機器...
一個(gè)新的數據庫將幫助工程師和制造商將機器學(xué)習應用于機械零件。
計算機視覺(jué)研究人員利用機器學(xué)習訓練計算機視覺(jué)識別物體，但很******人將機器學(xué)習應用于機械部件，如變速箱、軸承、剎車(chē)、離合器、電機、螺母、螺栓和墊圈。
普渡大學(xué)(Purdue University)的一個(gè)機械工程師團隊創(chuàng )建了******包含58,000多個(gè)3d機械部件的全面開(kāi)源注釋數據庫，旨在幫助研究人員將機器學(xué)習應用于實(shí)際機器中的這些部件。
普渡大學(xué)的Donald W. Feddersen機械工程******教授Karthik Ramani說(shuō):“我們正處于深度學(xué)習時(shí)代，使用計算機來(lái)進(jìn)行視覺(jué)搜索。但沒(méi)有人關(guān)注機器的零部件:管道、軸承、馬達、墊圈、螺母和螺栓等。這些是對我們工程師和制造商來(lái)說(shuō)很重要的事情。我們希望能夠將攝像機對準真實(shí)世界的部分，然后讓計算機告訴我們關(guān)于該部分或設計的一切。”
Ramani的團隊在21世紀初曾嘗試用視覺(jué)搜索技術(shù)搜索零件，但當時(shí)的計算能力和機器學(xué)習技術(shù)還不夠******。在那之后的幾年里，研究人員已經(jīng)認識到，建立一個(gè)******的數據集既關(guān)乎質(zhì)量，也關(guān)乎數量。
Ramani說(shuō)：“深度學(xué)習需要大量數據。計算機需要大量的例子來(lái)學(xué)習人類(lèi)的意思以及事物之間的相互關(guān)系。這意味著(zhù)我們需要很多零部件的3d模型，這也需要一個(gè)基本的工程分類(lèi)。”
該團隊首先與一家名為T(mén)raceParts的法國公司合作，這使Purdue的研究人員可以訪(fǎng)問(wèn)其3D工程零件數據庫。該團隊與德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校助理教授黃啟興合作，搜尋其他數據庫以獲取類(lèi)似的3D模型。他們***終建立了58,696個(gè)機械零件的數據庫。
但是沒(méi)有好的數據，數據庫是沒(méi)有用的。Ramani的團隊基于國際標準分類(lèi)(由國際標準化組織創(chuàng )建和維護的技術(shù)標準系統)，通過(guò)建立包含68個(gè)類(lèi)別的層次分類(lèi)法來(lái)組織各個(gè)部分。
Ramani說(shuō)：“現在，當計算機看到密封組件的圖片時(shí)，它將知道它屬于動(dòng)態(tài)密封，更具體地說(shuō)，屬于復合密封。”
研究人員現在已經(jīng)公布了他們的開(kāi)源數據庫，邀請計算機視覺(jué)和機器學(xué)習研究人員訪(fǎng)問(wèn)并創(chuàng )建他們自己的實(shí)驗。今年8月，他們在第16屆歐洲計算機視覺(jué)大會(huì )上展示了他們的成果。
隨著(zhù)基準數據集的建立，機器學(xué)習用于制造機器的未來(lái)是什么?
Ramani說(shuō)：“我們看到了這項技術(shù)在許多現實(shí)情況下的應用。想象一下，你在一家工廠(chǎng)從事維護工作，你正在更換一臺機器的一部分。你可以用攝像機對準零件，計算機***會(huì )識別它，并立即告訴你這個(gè)零件的所有規格——它叫什么名字，它連接到什么地方，以及它在工廠(chǎng)里實(shí)際儲存在什么地方。這甚至可以通過(guò)增強現實(shí)眼鏡實(shí)現;您可以立即擁有您公司的整個(gè)可視化目錄，并了解如何修理東西或訂購零件。”
“機器學(xué)習有很多挑戰。但是，除非你知道如何測試你做得如何，否則你無(wú)法應對挑戰。我們很自豪地創(chuàng )建了世界上******個(gè)大型三維機械部件標注基準數據集，我們希望推動(dòng)深度學(xué)習時(shí)代的視覺(jué)搜索。”
計算機視覺(jué)研究人員利用機器學(xué)習訓練計算機視覺(jué)識別物體，但很******人將機器學(xué)習應用于機械部件，如變速箱、軸承、剎車(chē)、離合器、電機、螺母、螺栓和墊圈。
普渡大學(xué)(Purdue University)的一個(gè)機械工程師團隊創(chuàng )建了******包含58,000多個(gè)3d機械部件的全面開(kāi)源注釋數據庫，旨在幫助研究人員將機器學(xué)習應用于實(shí)際機器中的這些部件。
普渡大學(xué)的Donald W. Feddersen機械工程******教授Karthik Ramani說(shuō):“我們正處于深度學(xué)習時(shí)代，使用計算機來(lái)進(jìn)行視覺(jué)搜索。但沒(méi)有人關(guān)注機器的零部件:管道、軸承、馬達、墊圈、螺母和螺栓等。這些是對我們工程師和制造商來(lái)說(shuō)很重要的事情。我們希望能夠將攝像機對準真實(shí)世界的部分，然后讓計算機告訴我們關(guān)于該部分或設計的一切。”
Ramani的團隊在21世紀初曾嘗試用視覺(jué)搜索技術(shù)搜索零件，但當時(shí)的計算能力和機器學(xué)習技術(shù)還不夠******。在那之后的幾年里，研究人員已經(jīng)認識到，建立一個(gè)******的數據集既關(guān)乎質(zhì)量，也關(guān)乎數量。
Ramani說(shuō)：“深度學(xué)習需要大量數據。計算機需要大量的例子來(lái)學(xué)習人類(lèi)的意思以及事物之間的相互關(guān)系。這意味著(zhù)我們需要很多零部件的3d模型，這也需要一個(gè)基本的工程分類(lèi)。”
該團隊首先與一家名為T(mén)raceParts的法國公司合作，這使Purdue的研究人員可以訪(fǎng)問(wèn)其3D工程零件數據庫。該團隊與德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校助理教授黃啟興合作，搜尋其他數據庫以獲取類(lèi)似的3D模型。他們***終建立了58,696個(gè)機械零件的數據庫。
但是沒(méi)有好的數據，數據庫是沒(méi)有用的。Ramani的團隊基于國際標準分類(lèi)(由國際標準化組織創(chuàng )建和維護的技術(shù)標準系統)，通過(guò)建立包含68個(gè)類(lèi)別的層次分類(lèi)法來(lái)組織各個(gè)部分。
Ramani說(shuō)：“現在，當計算機看到密封組件的圖片時(shí)，它將知道它屬于動(dòng)態(tài)密封，更具體地說(shuō)，屬于復合密封。”
研究人員現在已經(jīng)公布了他們的開(kāi)源數據庫，邀請計算機視覺(jué)和機器學(xué)習研究人員訪(fǎng)問(wèn)并創(chuàng )建他們自己的實(shí)驗。今年8月，他們在第16屆歐洲計算機視覺(jué)大會(huì )上展示了他們的成果。
隨著(zhù)基準數據集的建立，機器學(xué)習用于制造機器的未來(lái)是什么?
Ramani說(shuō)：“我們看到了這項技術(shù)在許多現實(shí)情況下的應用。想象一下，你在一家工廠(chǎng)從事維護工作，你正在更換一臺機器的一部分。你可以用攝像機對準零件，計算機***會(huì )識別它，并立即告訴你這個(gè)零件的所有規格——它叫什么名字，它連接到什么地方，以及它在工廠(chǎng)里實(shí)際儲存在什么地方。這甚至可以通過(guò)增強現實(shí)眼鏡實(shí)現;您可以立即擁有您公司的整個(gè)可視化目錄，并了解如何修理東西或訂購零件。”
“機器學(xué)習有很多挑戰。但是，除非你知道如何測試你做得如何，否則你無(wú)法應對挑戰。我們很自豪地創(chuàng )建了世界上******個(gè)大型三維機械部件標注基準數據集，我們希望推動(dòng)深度學(xué)習時(shí)代的視覺(jué)搜索。”
