39、机器学习与离散事件模拟在工业中的应用

机器学习与离散事件模拟在工业中的应用

在工业领域，如何有效应对工具磨损以及提升汽车生产的灵活性是两个关键问题。本文将围绕这两个方面，介绍基于机器学习的铣刀具磨损分类辅助系统，以及汽车行业中无线装配系统的潜力分析。

基于机器学习的铣刀具磨损分类

在机械加工行业，工具磨损是每个企业都面临的挑战。传统上，小型和中型企业的机器操作员通常依靠经验来判断刀具是否仍可使用。然而，这种方式缺乏客观性，可能导致成本增加。

近年来，深度学习方法在检测刀具磨损方面展现出了巨大潜力。通过直接和间接两种方法，深度学习能够准确识别刀具的磨损状态。特别是直接方法，利用图像对刀具磨损进行分类，一些在 ImageNet 数据集上表现出色的 CNN 架构，如 VGG 和 ResNet50，已被证明能够有效检测刀具磨损。

研究人员基于包含 1640 张图像的数据集，对 VGG - 16、VGG - 19、ResNet50 和 EfficientNet_b0 模型进行了训练。这些图像来自 41 种不同的铣刀，由专家标记为磨损或未磨损。使用基于 ImageNet 数据集的权重显著提升了每个模型的性能，其中 EfficientNet_b0 模型表现最佳，准确率达到 91.47%，比人类机器操作员在铣刀磨损分类上的准确率高出 22.87%。

以下是不同模型的性能对比表格：
| 模型 | 准确率 |
| ---- | ---- |
| VGG - 16 | - |
| VGG - 19 | - |
| ResNet50 | - |
| EfficientNet_b0 | 91.47% |

通过对十把铣刀的分类