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:

人數


每位參與者的報價

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