世界各行業(yè)在追求高 效能源利用的道路上，不可忽視的一個關鍵問題是摩擦和磨損引起的能源浪費。據(jù)估算，全球范圍內(nèi)能源消耗的約1/3～1/2源于摩擦和磨損，而在各類機械設備中，高達80%的零部件因磨損而導致失效和報廢。

　　在冶金、礦山、建筑、工程和運輸?shù)阮I域，許多零件頻繁與泥沙、礦物、鐵屑以及灰渣等直接接觸，從而引發(fā)各種形式的磨料磨損。有統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，因磨料磨損導致的損失在整個工業(yè)范圍內(nèi)占據(jù)了磨損損失的約50%左右的比例。

　　隨著裝備的智能化、集成化和大型化的不斷發(fā)展，潤滑磨損故障診斷正邁向大數(shù)據(jù)和智能化的時代。對于診斷數(shù)據(jù)的應用與分析水平也提出了更高的要求。這預示著行業(yè)趨勢將朝著更智能、更數(shù)據(jù)驅動的方向邁進，為提高設備效率和降低能源浪費提供更加可靠和高效的解決方案。

　　在這一發(fā)展趨勢下，企業(yè)需不斷提升技術水平，采用先進的智能診斷技術，以更好地監(jiān)測和預測設備的磨損狀態(tài)，從而實現(xiàn)準確的維護和管理。

　　行業(yè)動向：磨損顆粒識別診斷領域的不斷演進

　　自2012年深度學習在圖像識別領域取得顯著進展以來，其應用逐漸拓展至鐵譜圖像的磨損顆粒識別研究。研究方向主要聚焦于磨損顆粒圖像的識別應用，實現(xiàn)了對磨損顆粒的數(shù)字化全 面表征和全像素識別。在此背景下，科研人員還展開了深度學習網(wǎng)絡(如CNN)與其他算法的協(xié)同應用研究，其中包括Peng等學者的遷移學習、CNN網(wǎng)絡和SVM的組合應用，以解決識別中樣本不足的問題，從而顯著提升了磨損顆粒識別的準確性。

　　行業(yè)動向上，深度學習在圖像處理領域的不斷演進為磨損顆粒識別提供了更為智能和高 效的解決方案。研究者們持續(xù)探索各種算法的組合應用，以進一步提升磨損顆粒識別系統(tǒng)的性能。此外，隨著技術的不斷創(chuàng)新，行業(yè)對于潤滑磨損診斷的需求也在不斷增長。

　　診斷設備：IBM系列可視化磨損分析儀

　　IBM系列是用于重要機械部件磨損狀態(tài)進行分析檢測的一款設備，產(chǎn)品通過圖像識別與磨粒分析軟件結合，對設備磨損狀態(tài)進行可視化分析，能實時反應設備的磨損顆粒、磨損類型、顆粒直徑、顆粒的濃度等，高精度的傳感器最小可識別1um的磨損，并且給出具體形貌的輪廓尺寸。

　　圖像識別算法磨損分析

　　高清鏡頭實時對樣品中的異常顆粒進行取樣，結合磨損圖譜數(shù)據(jù)庫，快速判別磨損顆粒的大小、形態(tài)、數(shù)量。

　　可有效的區(qū)分氣泡、水滴、雜質、纖維等外來影響物質，產(chǎn)品還可選配顆粒計數(shù)器、水分傳感器，實現(xiàn)對油品綜合老化指標的檢測。

　　數(shù)字化金屬磨損分析技術

　　功能特點

　　潤滑磨損診斷，作為對潤滑油進行檢測分析的關鍵手段，旨在獲取潤滑油性能和攜帶的磨損與污染顆粒等數(shù)據(jù)或圖像，對獲取的數(shù)據(jù)進行深入分析、故障特征提取和結合診斷，從而實現(xiàn)對裝備潤滑磨損故障的檢測隔離、診斷與識別、趨勢預測，甚至潤滑劑失效和裝備異常磨損的溯源。這一全 面的診斷流程為裝備運維提供了重要的支持，為決策提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。

　　相關產(chǎn)品：便攜油液檢測儀

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