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編譯 廖莎 / 中石化江鉆石油機械有限公司
 
Taurex公司采用機器學習的方式，對鈍鉆頭切削齒的損壞模式進行分類，這是該公司鉆頭圖像識別系統(tǒng)（BitVision™）和產(chǎn)品線發(fā)展的眾多項目之一。此工作范圍包括：用來標記、訓練和設(shè)置機器學習模型的基礎(chǔ)設(shè)施；開發(fā)機器學習模型，能通過拍攝的單顆切削齒圖像，對損壞模式進行分類；通過鉆頭圖像識別系統(tǒng)，對每只鈍鉆頭上每顆切削齒的損壞模式自動分類；機器學習輸出的存儲及后續(xù)處理。
 
機器學習
 
Taurex公司成功讓機器進行了學習，對切削齒的失效模式進行分類，并自動使用鉆頭圖像自動化識別系統(tǒng)拍攝的每顆切削齒圖片?；诟哔|(zhì)量的圖像和數(shù)據(jù)，機器學習模型以非常高的精度對損壞模式進行分類，且該公司仍致力于持續(xù)改進模型。
機器學習的基礎(chǔ)設(shè)施建立在開源機器學習技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過這些技術(shù)可實現(xiàn)以下功能：標記達成共識的圖像；訓練模型；已訓練模型的版本及存儲；設(shè)置在線端點和本地可執(zhí)行模型。
 
模型標記
Taurex公司的主題專家標記了幾千幅具有以下?lián)p壞模式的切削齒圖片：倒角損壞、崩齒、切削齒磨損、切削齒剝落、斷齒、切向破裂、完全剝落、主切削面裂紋、不確定的損壞、掉齒。在數(shù)千幅標記的切削齒圖片中，僅使用多名主題專家達成共識的圖片來訓練模型。使用顯示標記界面來標注每顆切削齒圖片，見圖1。

訓練模型
 
迄今使用帶共識標記的圖片訓練多個模型，作為Taurex公司持續(xù)改進模型理念的一部分，目前該公司正在進行更多的實驗且已將模型及相關(guān)的訓練物品序列化，并使用開源機器學習生命周期平臺，在模型注冊中心注冊。
自動調(diào)節(jié)：自動調(diào)節(jié)超參數(shù)及模型配置來發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)最好的模型。準確性：測量有多少預測標記可匹配實際標記。IoU（并集交集）：測量預測標記和實際標記之間的重疊。ViT（視覺自注意力模型）：為計算機視覺設(shè)計的一種深度學習架構(gòu)。
表現(xiàn)最佳的模型是視覺自注意力模型，可自動調(diào)節(jié)6.58個小時，準確率可達到85.514%，并集交集可達到91.005%。
 
自動化
使用表現(xiàn)最佳的模型，自動捕捉鉆頭圖像識別系統(tǒng)拍攝的每顆切削齒圖片的界面。
ONNX（開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）：創(chuàng)建代表機器學習模型的開源格式。API（應用程序編程接口）：允許不同的軟件應用程序在互聯(lián)網(wǎng)上相互通信的一組規(guī)則和協(xié)議。SDK（軟件開發(fā)工具包）：開發(fā)人員用來構(gòu)建軟件應用程序的一組工具、庫和文檔。鉆頭圖像識別期間，使用ONNX打包模型供離線使用;鉆頭圖像識別期間，使用API端點供在線使用。
因ONNX是目前最有效的選項，Taurex公司最終優(yōu)先選擇使用ONNX。隨著鉆頭圖像視覺識別流程的擴展，使用在線API端點可能會成為首選。
Taurex公司建立了Python SDK編程語言和事件驅(qū)動工作流程，用于鉆頭圖像識別期間，實時使用模型拍攝的每顆切削齒圖像。該公司還建立了應用程序編程接口，用于模型輸出的交互和存儲。
Taurex公司成功使用機器學習，對切削齒的損壞模式進行分類，并在其鉆頭圖像識別系統(tǒng)中實現(xiàn)了此過程的自動化?；趦?yōu)質(zhì)的圖像和數(shù)據(jù)輸入質(zhì)量，機器學習模型顯示的準確性極高，但該公司仍致力于不斷改進模型，確保未來獲得更精確的結(jié)果。