論文の概要: A Review of Intelligent Device Fault Diagnosis Technologies Based on Machine Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08148v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 07:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:55.425063
• Title: A Review of Intelligent Device Fault Diagnosis Technologies Based on Machine Vision
• Title（参考訳）: 機械ビジョンに基づくインテリジェントデバイス故障診断技術の検討
• Authors: Guiran Liu, Binrong Zhu,
• Abstract要約: 本稿ではトランスフォーマーの構造,動作原理,メリット,特に自己注意機構と並列計算機能について詳述する。 ViT(Vision Transformer)やその拡張など、視覚タスクの精度と効率を改善するために自己認識を活用する重要なTransformerモデルの亜種を強調している。 これらの進歩にもかかわらず、広範なラベル付きデータセットへの依存、重要な計算要求、リソース制限されたデバイスにモデルをデプロイすることの難しさなど、課題は残る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper provides a comprehensive review of mechanical equipment fault diagnosis methods, focusing on the advancements brought by Transformer-based models. It details the structure, working principles, and benefits of Transformers, particularly their self-attention mechanism and parallel computation capabilities, which have propelled their widespread application in natural language processing and computer vision. The discussion highlights key Transformer model variants, such as Vision Transformers (ViT) and their extensions, which leverage self-attention to improve accuracy and efficiency in visual tasks. Furthermore, the paper examines the application of Transformer-based approaches in intelligent fault diagnosis for mechanical systems, showcasing their superior ability to extract and recognize patterns from complex sensor data for precise fault identification. Despite these advancements, challenges remain, including the reliance on extensive labeled datasets, significant computational demands, and difficulties in deploying models on resource-limited devices. To address these limitations, the paper proposes future research directions, such as developing lightweight Transformer architectures, integrating multimodal data sources, and enhancing adaptability to diverse operational conditions. These efforts aim to further expand the application of Transformer-based methods in mechanical fault diagnosis, making them more robust, efficient, and suitable for real-world industrial environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, トランスフォーマーモデルによる機械設備故障診断手法の総合的なレビューを行い, トランスフォーマーモデルによる進展に着目した。 トランスフォーマーの構造、動作原理、利点、特に、自然言語処理やコンピュータビジョンに広く応用されている自己注意機構と並列計算能力について詳述する。 議論では、視覚変換器(ViT)などの重要なトランスフォーマーモデルと、視覚タスクの精度と効率を改善するために自己認識を活用する拡張を強調している。 さらに,機械系におけるインテリジェンス・フォールト診断へのトランスフォーマー・アプローチの適用について検討し,複雑なセンサデータからパターンを抽出・認識し,高精度なフォールト同定を行う能力を示した。 これらの進歩にもかかわらず、広範なラベル付きデータセットへの依存、重要な計算要求、リソース制限されたデバイスにモデルをデプロイすることの難しさなど、課題は残る。 これらの制約に対処するため、軽量トランスフォーマーアーキテクチャの開発、マルチモーダルデータソースの統合、多様な運用条件への適応性の向上など、今後の研究方向性を提案する。 これらの取り組みは、機械的故障診断におけるTransformerベースの手法の適用をさらに拡大し、より堅牢で、効率的で、現実の産業環境に適したものにすることを目的としている。

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