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課程簡介
AI 在品質控制中的介紹
- 製造業品質流程中 AI 的概覽
- 在檢測、缺陷識別和合規性方面的應用
- AI 驅動 QA 的好處與限制
收集與準備品質數據
- QA 使用的數據類型(圖像、傳感器、生產日誌)
- 使用 LabelImg 標記視覺數據集
- 用於訓練模型的數據存儲與結構
面向 QA 的電腦視覺介紹
- OpenCV 圖像處理基礎
- 工業圖像的預處理技術
- 提取視覺特徵以供分析
用於異常檢測的機器學習
- 訓練簡單的分類器以識別缺陷
- 使用卷積神經網絡(CNNs)
- 用於異常識別的無監督學習
使用 AI 模型進行產量預測
- 回歸技術簡介
- 建立模型以預測生產產量
- 評估並提高預測準確度
將 AI 整合至生產系統
- 檢測模型的部署選項
- 邊緣 AI 與雲端分析比較
- 自動化警報與品質報告
實務案例研究與期末項目
- 開發端到端 AI 檢測原型
- 使用樣本 QA 數據集進行訓練與測試
- 展示功能完整的品質控制 AI 解決方案
總結與後續步驟
最低要求
- 對基本製造或品質保證(QA)流程的理解
- 熟悉電子表格或數位報表格式
- 對數據驅動的品質控制方法感興趣
受眾對象
- 品質保證專員
- 生產主管
21 小時