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課程簡介
人工智能在質量控制中的介紹
- 人工智能在製造質量流程中的概述
- 在檢測、缺陷識別和合規性中的應用
- 人工智能驅動的質量保證的益處與侷限性
收集與準備質量數據
- 用於質量保證的數據類型(圖像、傳感器、生產日誌)
- 使用LabelImg標記視覺數據集
- 用於模型訓練的數據存儲與結構
Computer Vision在質量保證中的介紹
- 使用OpenCV進行圖像處理的基礎知識
- 工業圖像的預處理技術
- 提取視覺特徵進行分析
Machine Learning用於異常檢測
- 訓練簡單的分類器進行缺陷檢測
- 使用卷積神經網絡(CNNs)
- 無監督學習用於異常識別
使用AI模型進行產量Forecasting
- 迴歸技術介紹
- 構建模型以預測生產產量
- 評估並提高預測準確性
將人工智能與生產系統集成
- 檢測模型的部署選項
- Edge AI與基於雲的分析對比
- 自動化警報與質量報告
實際案例研究與最終項目
- 開發端到端的人工智能檢測原型
- 使用樣本質量保證數據集進行訓練與測試
- 展示功能性的質量控制人工智能解決方案
總結與下一步
最低要求
- 瞭解基本的製造或質量保證流程
- 熟悉電子表格或數字形式的報告
- 對數據驅動的質量控制方法感興趣
受衆
- 質量保證專家
- 生產主管
21 時間: