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通過機(jī)器學(xué)習(xí)可對切削齒的損壞模式進(jìn)行分類

時間:2024-08-16 15:00 來源:網(wǎng)絡(luò) 作者:小編



編譯 廖莎 / 中石化江鉆石油機(jī)械有限公司

 
Taurex公司采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式,對鈍鉆頭切削齒的損壞模式進(jìn)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(biāo)記、訓(xùn)練和設(shè)置機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)設(shè)施;開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,能通過拍攝的單顆切削齒圖像,對損壞模式進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)輸出的存儲及后續(xù)處理。
 
機(jī)器學(xué)習(xí)
 
Taurex公司成功讓機(jī)器進(jìn)行了學(xué)習(xí),對切削齒的失效模式進(jìn)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。基于高質(zhì)量的圖像和數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)模型以非常高的精度對損壞模式進(jìn)行分類,且該公司仍致力于持續(xù)改進(jìn)模型。
機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)施建立在開源機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過這些技術(shù)可實現(xiàn)以下功能:標(biāo)記達(dá)成共識的圖像;訓(xùn)練模型;已訓(xùn)練模型的版本及存儲;設(shè)置在線端點(diǎn)和本地可執(zhí)行模型。
 
模型標(biāo)記
Taurex公司的主題專家標(biāo)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(biāo)記的切削齒圖片中,僅使用多名主題專家達(dá)成共識的圖片來訓(xùn)練模型。使用顯示標(biāo)記界面來標(biāo)注每顆切削齒圖片,見圖1。

訓(xùn)練模型
 
迄今使用帶共識標(biāo)記的圖片訓(xùn)練多個模型,作為Taurex公司持續(xù)改進(jìn)模型理念的一部分,目前該公司正在進(jìn)行更多的實驗且已將模型及相關(guān)的訓(xùn)練物品序列化,并使用開源機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)確性:測量有多少預(yù)測標(biāo)記可匹配實際標(biāo)記。IoU(并集交集):測量預(yù)測標(biāo)記和實際標(biāo)記之間的重疊。ViT(視覺自注意力模型):為計算機(jī)視覺設(shè)計的一種深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)確率可達(dá)到85.514%,并集交集可達(dá)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(jī)器學(xué)習(xí)模型的開源格式。API(應(yīng)用程序編程接口):允許不同的軟件應(yīng)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(yīng)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(diǎn)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(kuò)展,使用在線API端點(diǎn)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(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí),對切削齒的損壞模式進(jìn)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。基于優(yōu)質(zhì)的圖像和數(shù)據(jù)輸入質(zhì)量,機(jī)器學(xué)習(xí)模型顯示的準(zhǔn)確性極高,但該公司仍致力于不斷改進(jìn)模型,確保未來獲得更精確的結(jié)果。  
 
 
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