Slimme machine-inspectie met videoanalyse
Project NIMOS wil industriële bedrijven beter inzicht geven in de conditie en het gedrag van machines. Door gebruik te maken van Motion Magnification en AI-gestuurde videoanalyse worden subtiele, onzichtbare trillingen en bewegingen zichtbaar gemaakt, zonder dat fysieke sensoren nodig zijn.
Door NIMOS wordt Monitoring mogelijk op plekken waar traditionele sensoren niet toegepast kunnen of mogen worden. Bij hightech equipment en gevoelige installaties is het plaatsen van fysieke sensoren vaak namelijk onmogelijk vanwege verstoring van processen of productkwaliteit. Motion Magnification biedt hier een alternatief: volledig non-invasief, met alleen een camera. Iedere pixel in het videobeeld functioneert als een afzonderlijke sensor. Hierdoor ontstaat een extreem fijnmazig meetnetwerk, waarmee trillingen, resonanties en microscopische bewegingen zichtbaar worden die voorheen onmeetbaar waren. Dit opent vrijwel eindeloze toepassingsmogelijkheden.
Ook maakt de technologie vroegtijdige structural health monitoring mogelijk. Langzame slijtage en vermoeiing door trillingen worden in een vroeg stadium zichtbaar, waardoor schade en uitval kunnen worden voorkomen. Gevolg: betrouwbaardere systemen, lagere kosten en een duurzamere inzet van industriële assets.
Directe impact op onderhoud en beschikbaarheid
De meerwaarde van dit project ligt in de combinatie van non-invasieve monitoring, AI en praktijkgerichte toepassing. In tegenstelling tot traditionele trillingsmetingen zijn geen fysieke sensoren nodig, waardoor monitoring ook mogelijk wordt bij complexe, bewegende of moeilijk bereikbare machines. Dit verlaagt drempels voor adoptie en maakt de technologie breed inzetbaar.
Het project levert directe impact op voor de industrie door eerder inzicht in slijtage, afwijkingen en potentiële storingen. Dit leidt tot minder ongeplande stilstand, lagere onderhoudskosten en een efficiënter gebruik van machines en energie.
Voor de toekomst vormt Motion Magnification een belangrijke bouwsteen voor datagedreven onderhoudsstrategieën. De opgedane kennis en gevalideerde toepassingen maken opschaling naar andere sectoren mogelijk en dragen bij aan de verdere digitalisering en verduurzaming van de Nederlandse industrie.
Toepassing van Motion Magnification in de praktijk
Samen met praktijkpartners wordt de technologie in realistische industriële use-cases ontwikkeld en getest. Dit heeft al geleid tot concrete inzichten en aantoonbare impact.
Bij Holland Mechanics is Motion Magnification toegepast voor vibratiemonitoring van fietswielen. Waar voorheen iedere spaak afzonderlijk gemeten moest worden, kan nu in één meting via vibratieanalyse de spaakspanning van het volledige wiel worden bepaald. Dit versnelt het afstellen van machines aanzienlijk en verhoogt de efficiëntie van het productieproces.
Bij IJskoud wordt gewerkt met een draagbare opstelling waarmee monteurs koelinstallaties kunnen inspecteren. Trillende of loszittende leidingen worden vroegtijdig zichtbaar, waardoor problemen sneller worden herkend en preventief onderhoud mogelijk is.
Bij Tempress Systems worden ongewenste trillingen in wafer-spindels op afstand inzichtelijk gemaakt, zonder fysieke sensoren in cleanroomomgevingen.
Daarnaast wordt gewerkt aan een open-source en open-hardware portable versie van het systeem, zodat de technologie breed inzetbaar, schaalbaar en toegankelijk wordt voor uiteenlopende industriële toepassingen.
Meer informatie
Dit project wordt uitgevoerd in samenwerking met Holland Mechanics, Tempress Systems en IJskoud B.V., die ieder een industriële use-case inbrengen vanuit respectievelijk de maakindustrie, de hightech-systemen en de onderhoudssector. De samenwerking zorgt voor validatie van de technologie in realistische praktijkomgevingen.
Een demonstratie van Motion Magnification in een industriële toepassing:
Meer informatie over het project en lopende activiteiten is te vinden via de projectpagina’s van de betrokken partners en het lectoraat Industriële Digital Twins van de Hogeschool van Amsterdam:
