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課程簡介
AI在品質控制中的介紹
- AI在製造品質流程中的概述
- 在檢查、缺陷檢測和合規性中的應用
- AI驅動的品質保證的優點與限制
收集與準備品質數據
- 用於品質保證的數據類型(圖像、傳感器、生產日誌)
- 使用LabelImg標記視覺數據集
- 用於訓練模型的數據存儲與結構
Computer Vision在品質保證中的介紹
- 使用OpenCV進行圖像處理的基礎
- 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
- 訓練簡單分類器進行缺陷檢測
- 使用卷積神經網絡(CNNs)
- 無監督學習進行異常識別
使用AI模型進行產量Forecasting
- 回歸技術的介紹
- 建立模型預測生產產量
- 評估與提高預測準確性
將AI與生產系統集成
- 檢查模型的部署選項
- Edge AI與基於雲的分析對比
- 自動化警報與品質報告
實用案例研究與最終項目
- 開發端到端的AI檢查原型
- 使用樣本品質數據集進行訓練與測試
- 展示一個功能性的品質控制AI解決方案
總結與下一步
最低要求
- 了解基本的制造或QA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 時間: