AI视觉技术识别设备异常是一种高效、精准的解决方案

在铁路局的检修过程中，利用AI视觉技术识别设备异常是一种高效、精准的解决方案。通过AI视觉技术，可以实现对设备状态的实时监控、异常检测和故障预警，从而提升检修效率、降低维护成本并增强安全性。以下是具体的应用方案和技术路径：

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1. AI视觉技术的核心功能

• 实时监控：对设备运行状态进行实时视频监控。
• 异常检测：识别设备表面的裂纹、锈蚀、变形等异常。
• 故障预警：通过分析设备状态，提前预警潜在故障。
• 数据记录：自动记录设备状态数据，生成检修报告。

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2. 应用场景

2.1 轨道检测

• 检测目标：轨道裂纹、磨损、变形、螺栓松动等。
• 技术实现：
  • 使用高清摄像头和激光扫描仪采集轨道图像。
  • 利用深度学习模型（如CNN）识别轨道表面的异常。
• 效益：
  • 提高轨道检测的精度和效率。
  • 减少人工巡检的劳动强度和安全风险。

2.2 列车部件检测

• 检测目标：车轮磨损、轴承裂纹、车体锈蚀等。
• 技术实现：
  • 在列车检修库部署摄像头，采集车轮、轴承等部件的图像。<