Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială în Controlul Calității

  • Panoramă generală a inteligenței artificiale în procesele de calitate din producție
  • Aplicații în inspectare, detectarea defecțiilor și conformitatea
  • Avantaje și limitări ale controlului de calitate bazat pe IA

Colectarea și Prepararea Datelor de Calitate

  • Tipuri de date utilizate în QA (imagini, senzori, jurnalele producției)
  • Etichetarea bazelor de date vizuale cu LabelImg
  • Stocare și structură a datelor pentru antrenarea modelelor

Introducere în Computer Vision pentru QA

  • Noțiuni de bază despre procesarea imaginilor cu OpenCV
  • Tehnici de preprocesare pentru imagini industriale
  • Extracția caracteristicilor vizuale pentru analiză

Machine Learning pentru Detectarea Anomaliilor

  • Antrenarea clasificatorilor simpli pentru detectarea defecțiilor
  • Utilizarea rețelelor neuronale convolutionale (CNN)
  • Învățare ne-supervisată pentru identificarea anomalii

Evaluarea Forecasting cu Modele IA

  • Introducere în tehnici de regresie
  • Crearea modelelor pentru a prezice produsivitatea producției
  • Evaluarea și îmbunătățirea preciziei predicțiilor

Integrarea IA cu Sistemele de Producție

  • Opțiuni de implementare pentru modele de inspectare
  • Edge AI vs. analiză bazată pe cloud
  • Automatizarea alarmelor și raportării calității

Studiu de caz practic și Proiect Final

  • Dezvoltarea unui prototip AI complet de inspectare
  • Antrenarea și testarea cu seturi de date QA de examplu
  • Prezentarea unei soluții funcționale AI pentru controlul calității

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Oțelirea de bază în procesele de fabricație sau QA (Asigurarea Calității)
  • Cunoștințe cu spre feu de calcul sau formule digitale de raportare
  • Interes pentru metode de control al calității bazate pe date

Auditoriu

  • Specialiști în asigurarea calității
  • Lideri de producție
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite