Sztuczna inteligencja w kontroli jakości i zapewnianiu jakości na liniach produkcyjnych - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w kontroli jakości

• Przegląd zastosowań AI w procesach jakościowych w produkcji
• Zastosowania w inspekcji, wykrywaniu defektów i zgodności z wymaganiami
• Korzyści i ograniczenia zapewniania jakości wspomaganego przez AI

Gromadzenie i przygotowywanie danych jakościowych

• Rodzaje danych wykorzystywanych w zapewnianiu jakości (obrazy, czujniki, dzienniki produkcyjne)
• Etykietowanie zbiorów danych wizualnych za pomocą LabelImg
• Przechowywanie i struktura danych do trenowania modeli

Wprowadzenie do widzenia komputerowego w zapewnianiu jakości

• Podstawy przetwarzania obrazów z wykorzystaniem OpenCV
• Techniki wstępnego przetwarzania obrazów przemysłowych
• Ekstrakcja cech wizualnych do analizy

Uczenie maszynowe w wykrywaniu anomalii

• Trenowanie prostych klasyfikatorów do wykrywania defektów
• Wykorzystanie splotowych sieci neuronowych (CNN)
• Uczenie nienadzorowane do identyfikacji anomalii

Prognozowanie wydajności za pomocą modeli AI

• Wprowadzenie do technik regresji
• Budowanie modeli do prognozowania wydajności produkcji
• Ocena i poprawa dokładności przewidywań

Integracja AI z systemami produkcyjnymi

• Opcje wdrażania modeli inspekcyjnych
• Edge AI a analiza w chmurze
• Automatyzacja alertów i raportowania jakościowego

Praktyczne studium przypadku i projekt końcowy

• Tworzenie kompleksowego prototypu inspekcji opartego na AI
• Trenowanie i testowanie na przykładowych zbiorach danych jakościowych
• Prezentacja działającego rozwiązania AI do kontroli jakości

Podsumowanie i dalsze kroki