Vibration Vision: Real-Time Machinery Fault Diagnosis with Event Cameras
Vibration Vision: イベントカメラによるリアルタイムでの機械の故障検知
Muhammad Aitsam, Gaurvi Goyal, Chiara Bartolozzi, Alessandro Di Nuovo

本論文はこちら　https://shura.shu.ac.uk/34496/

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ダイジェスト

機械の故障を当該機械の振動状況から検知するために、従来は当該機械に張り付けたセンサーの出力から判断することが行われてきたが、この方法ではリアルタイムで故障を検知することが困難であった。このような従来手法の難点を克服するために、本論文ではイベントカメラを用いて、対象とする機械の振動状況を非接触でモニタリングし、当該機械の故障を検知する手法を提案し、その有効性を検証する。

イベントカメラは従来のフレームカメラに比べて、マイクロ秒レベルの高い時間分解能、少ない消費電力、広いダイナミックレンジなどの点で優れており、本論文で提案する手法では、このようなイベントカメラの特徴を活かして、機械の振動周波数の変化から当該機械の異常や故障を検知する。

本手法の有効性を検証するために２つの異なった条件下で実験を行った。実験の結果、本手法により様々な照明環境下で、機械の振動周波数の微小な変化を効果的にモニタリングし、その情報からリアルタイムで当該機械の異常や故障を検知することが可能であることが示された。

Ph.D. Muhammad Aitsam, Sheffield Hallam University and Smart Interactive Technologies Research Lab
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