韩国开发用于检测机械故障的机器视觉技术
韩国机械与材料研究所（KIMM）周二宣布，它已开发出一种新的机器视觉技术，可自动检测各种机器的故障。
机器视觉技术是一种模仿人类如何看待事物并做出适当决策的系统。
该技术已被用于检查数千个电子电路板的照片，以查找任何异常连接和错误标记的部件。
KIMM研究人员实施该技术来进行机器结构的诊断。
卷积神经网络是一种最常用于视觉图像解释的深度学习算法，已被用于观看各种视频剪辑并了解机器的工作原理，在此基础上它可以检测机器内部发生的振动和其他异常情况。
在试运行中，新的机器视觉技术实现了100％准确度，可区分通过视频显示的水泵的正常和异常振动。
KIMM解释说，新技术将能够取代目前使用多个振动传感器或招聘专家的方法，这两种方法都太复杂或难以进行。
KIMM的首席研究员Sun Kyoung-ho说 ：“新的机器视觉技术可以用于工厂行业，它甚至可以安全地用于难以进入人类的危险工业场所”。
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原文标题：韩国开发用于检测机械故障的机器视觉技术
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