Intelligence artificielle
Réseau de neurones convolutif (CNN)
Architecture de Deep Learning conçue pour repérer des motifs locaux dans des données structurées — images à l'origine, signaux ici.
Un CNN (Convolutional Neural Network) est une architecture de Deep Learning initialement conçue pour l'analyse d'images. Son principe : faire glisser de petits filtres sur la donnée d'entrée pour détecter des motifs locaux (un contour dans une image, par exemple), puis combiner ces motifs locaux en représentations de plus en plus abstraites au fil des couches du réseau.
Ce même principe s'applique très efficacement aux signaux vibratoires ou à leurs représentations temps-fréquence (voir Spectrogramme) : les signatures caractéristiques d'un défaut de roulement, d'un désalignement ou d'une usure d'engrenage sont elles aussi des motifs locaux que le réseau apprend à reconnaître.
Chez ROSIA INTEL, des CNN avancés sont entraînés à reconnaître et classer jusqu'à 41 classes de défauts distinctes à partir des données collectées sur les machines tournantes.
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