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课程大纲
人工智能在质量控制中的介绍
- 人工智能在制造质量流程中的概述
- 在检测、缺陷识别和合规性中的应用
- 人工智能驱动的质量保证的益处与局限性
收集与准备质量数据
- 用于质量保证的数据类型(图像、传感器、生产日志)
- 使用LabelImg标记视觉数据集
- 用于模型训练的数据存储与结构
Computer Vision在质量保证中的介绍
- 使用OpenCV进行图像处理的基础知识
- 工业图像的预处理技术
- 提取视觉特征进行分析
Machine Learning用于异常检测
- 训练简单的分类器进行缺陷检测
- 使用卷积神经网络(CNNs)
- 无监督学习用于异常识别
使用AI模型进行产量Forecasting
- 回归技术介绍
- 构建模型以预测生产产量
- 评估并提高预测准确性
将人工智能与生产系统集成
- 检测模型的部署选项
- Edge AI与基于云的分析对比
- 自动化警报与质量报告
实际案例研究与最终项目
- 开发端到端的人工智能检测原型
- 使用样本质量保证数据集进行训练与测试
- 展示功能性的质量控制人工智能解决方案
总结与下一步
要求
- 了解基本的制造或质量保证流程
- 熟悉电子表格或数字形式的报告
- 对数据驱动的质量控制方法感兴趣
受众
- 质量保证专家
- 生产主管
21 小时