IBM便携油液分析仪-监测设备磨损状态可视化

　　世界各行业在追求高 效能源利用的道路上，不可忽视的一个关键问题是摩擦和磨损引起的能源浪费。据估算，全球范围内能源消耗的约1/3～1/2源于摩擦和磨损，而在各类机械设备中，高达80%的零部件因磨损而导致失效和报废。

　　在冶金、矿山、建筑、工程和运输等领域，许多零件频繁与泥沙、矿物、铁屑以及灰渣等直接接触，从而引发各种形式的磨料磨损。有统计数据显示，因磨料磨损导致的损失在整个工业范围内占据了磨损损失的约50%左右的比例。

　　随着装备的智能化、集成化和大型化的不断发展，润滑磨损故障诊断正迈向大数据和智能化的时代。对于诊断数据的应用与分析水平也提出了更高的要求。这预示着行业趋势将朝着更智能、更数据驱动的方向迈进，为提高设备效率和降低能源浪费提供更加可靠和高效的解决方案。

　　在这一发展趋势下，企业需不断提升技术水平，采用先进的智能诊断技术，以更好地监测和预测设备的磨损状态，从而实现准确的维护和管理。

　　行业动向：磨损颗粒识别诊断领域的不断演进

　　自2012年深度学习在图像识别领域取得显著进展以来，其应用逐渐拓展至铁谱图像的磨损颗粒识别研究。研究方向主要聚焦于磨损颗粒图像的识别应用，实现了对磨损颗粒的数字化全 面表征和全像素识别。在此背景下，科研人员还展开了深度学习网络(如CNN)与其他算法的协同应用研究，其中包括Peng等学者的迁移学习、CNN网络和SVM的组合应用，以解决识别中样本不足的问题，从而显著提升了磨损颗粒识别的准确性。

　　行业动向上，深度学习在图像处理领域的不断演进为磨损颗粒识别提供了更为智能和高 效的解决方案。研究者们持续探索各种算法的组合应用，以进一步提升磨损颗粒识别系统的性能。此外，随着技术的不断创新，行业对于润滑磨损诊断的需求也在不断增长。

　　诊断设备：IBM系列可视化磨损分析仪

　　IBM系列是用于重要机械部件磨损状态进行分析检测的一款设备，产品通过图像识别与磨粒分析软件结合，对设备磨损状态进行可视化分析，能实时反应设备的磨损颗粒、磨损类型、颗粒直径、颗粒的浓度等，高精度的传感器最小可识别1um的磨损，并且给出具体形貌的轮廓尺寸。

　　图像识别算法磨损分析

　　高清镜头实时对样品中的异常颗粒进行取样，结合磨损图谱数据库，快速判别磨损颗粒的大小、形态、数量。

　　可有效的区分气泡、水滴、杂质、纤维等外来影响物质，产品还可选配颗粒计数器、水分传感器，实现对油品综合老化指标的检测。

　　数字化金属磨损分析技术

　　功能特点

　　润滑磨损诊断，作为对润滑油进行检测分析的关键手段，旨在获取润滑油性能和携带的磨损与污染颗粒等数据或图像，对获取的数据进行深入分析、故障特征提取和结合诊断，从而实现对装备润滑磨损故障的检测隔离、诊断与识别、趋势预测，甚至润滑剂失效和装备异常磨损的溯源。这一全 面的诊断流程为装备运维提供了重要的支持，为决策提供了可靠的数据基础。

　　相关产品：便携油液检测仪

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