Applications of Artificial Intelligence for Smart Conveyor Belt Monitoring Systems: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
This survey artісle provides an expose оf the relative literature with a specific focus in conveyor belt systems incorporation оf artificial intelligence (AI).This survey artісle describes the belt condition and its prognostics based on IoT, performance analysis, visualization, and force mailing.The review is based on over 79 articles of peer-reviewed journals published in the last five years of the study and focused on the enhancement of performance and safety of conveyor belt systems for manufacturing, mining, and logistics industries applying advanced AI techniques using DL models.The AI technologies to be investigated are majors of the ML algorithms to be used in the detection of faults and prediction of failures, CV systems to be used in real-time identification of defects on the assets and IoT systems to be used in the collection and processing of data.From the survey, it is seen that the integration of these set of possibilities of AI enhances the competency in the areas of accurate fault detection; superior control and computer based intelligent operation of the material handling than the aspect of monitoring the fan conveyor.Innovation involves some concepts that include the following; belt tear prediction models using neural networks with more than 95 percent certainty for the real time prediction of belt tears, computer vision, for the real time identification of surface issues, IoT that can reduce the system's unplanned time by at least 30 percent.It also describes the current state of affairs when it comes to data quality problem, explanation of the algorithms used and the procedure of scaling up the already existing systems.Last but not least, it offers key and precise recommendations for the further research on the multiple levels of intelligence in AI systems as well as the Edge AI intelligent decisions, the Reinforcement Learning intelligent control, and AI with other emerging technologies; Digital Twin.Finally, it might be mentioned that, concerning the survey made, it is possible to state how the conveyer belt system may be altered with the competent usage of the AI in various fields for making performance, reliability, as well as security improvements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».