制造业调查
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设备故障一定伴随热现象 智能工厂热像分析应用潜力大

能够「看得见温度」的红外线感测在智能制造场域中将可带来诸多应用。FLIR

自然界中的所有物体只要温度高于绝对零度,其表面就会不断散发红外线热辐射。工研院产科所分析师谢孟玹则指出,在工厂中,所有机械设备的故障都会伴随热过程,包括电机老化、磨擦增加、机台发热、电气设备过载等现象,而有90%的故障则可透过热分析发现,也因此能够「看得见温度」的红外线感测在智能制造场域中将可带来诸多应用。

由于红外线热像检测具有非接触式、测温快速、反应灵敏及视觉直接观测等特性,使得其在非破坏性检测以及故障诊断的领域中,扮演重要的角色。谢孟玹指出其中可被广泛运用的是针对机台设备或元件进行热变异侦测,例如储能电池的过温检测,或轴承、马达的过热异常,尤其该设备元件过热很可能引发附近的油管爆炸,相当危险,因此对此类设备元件在热变异侦测的需求上,随著工安意识提高而更显重要。

此外,如高科技产业在进行瑕疵元件侦测时,也可透过成像的不同颜色,藉此判断不同元件在过冷过热变化下的反应以此进行监控。而元件瑕疵检测也逐渐集成红外线热像或影像辨识,并搭配机器学习累积资料库形成日后判断经验值。

另一方面,随著人工智能、物联网等新兴科技成为显学,机房基础建设的建置格外重要,谢孟玹指出,在快速运算能力以及大量储存空间的需求下,一旦机房设备过热引起设备损坏或故障,很可能会造成客户重灾,因此针对云端机房的过热问题,也可透过红外线感测搭配可视化接口,针对机房设备温度分布进行监控,随著云端运算需求热,机房可视化能源管理将会是市场一大潜力应用。

在智能制造趋势下,传感器必须充当工厂环境中的眼耳鼻口,负责前端状态与数据信息的搜集与撷取。而早在工厂自动化时代,传感器就已在制造现场中举足轻重,包括对机台设备运行状态或生产环境的监控,皆仰赖各式各样的感测技术,只是过去传感器系统彼此孤立,鲜少从中挖掘潜在价值。由于影像辨识技术在工业场域中应用越来越广泛,在此之下,市场也看好红外线热像分析集成影像辨识与机器学习三合一方案趋势成形。藉由工厂中的基本配备监控摄影机,可取代过去手持装置,并藉由影像辨识技术达到自主预警功能。



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