攝像機系統主要由三部分組成，一是外殼，包括照明系統，二是攝像機系統與KGT螺母之間的連接器，三是圖像采集攝像機，智能攝像機系統連接在滾珠絲杠螺母上，并從上方觀察主軸。由于KGT的運動方式是從旋轉運動轉化為平移運動，相機可以在旋轉中拍攝到滾珠絲杠軸承主軸螺紋的整個表面，使用智能算法，評估磨損情況。
用于圖像智能評估的智能算法由沃恩的計算機專業人員開發，基于卷積神經網絡（即CNN，一種機器學習方法），系統首先從圖像數據中提取圖像特征，并使用人工神經網絡（KNN）將其分類為有缺陷（點蝕）的圖像數據和無缺陷（無點蝕）的圖像。
該模型適用于可通過表面進行分析軸承損壞善的所有應用中，通過評估圖像數據，可以快速獲取整個主軸表面的磨損狀態，該模型已經通過了幾千張圖像的訓練，這些圖像來自磨損的KGT主軸，由此區分有缺陷的圖像數據和無缺陷的圖像。圖像數據盡可能再現現實中發生的所有情況，以確保盡可能廣泛的可推廣性，使用交叉驗證方法和來自模型從未見過的新圖像數據的測試數據集對模型進行驗證。
