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基于AI人工智能的開關(guān)彈力手感測(cè)試分選應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2022-07-23 17:54:14

  檢驗(yàn)工作人員入崗前進(jìn)行專業(yè)培訓(xùn),在實(shí)測(cè)過程中依靠按壓操作過程中的主觀感受和經(jīng)驗(yàn)判斷是否為合格品。收集多個(gè)檢測(cè)閾值,在實(shí)測(cè)過程中通過與這些閾值進(jìn)行比較,判斷是否為合格品。

傳統(tǒng)判定開關(guān)合格與NG的應(yīng)用方案.png

  其典型特點(diǎn)為:試錯(cuò)周期較長(zhǎng),需要在實(shí)測(cè)過程中反復(fù)修正閾值;閾值設(shè)置過程繁瑣,隨著產(chǎn)品和缺陷種類的增加,需要增加閾值的個(gè)數(shù)來進(jìn)行判斷;典型的收集數(shù)據(jù)時(shí)間一般在1周甚至1月以上,在以往的多個(gè)應(yīng)用中,容易出現(xiàn)發(fā)現(xiàn)預(yù)期外的異常需要重新收集分析數(shù)據(jù)的情況,重新訂制閾值,重新投入生產(chǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,項(xiàng)目周期長(zhǎng)。

  AI算法檢測(cè)手感曲線數(shù)據(jù)AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積算法自動(dòng)計(jì)算曲線數(shù)據(jù)的特征,判斷是否產(chǎn)品是否合格。無工作人員參與檢驗(yàn),無閾值修正過程

基于AI的開關(guān)測(cè)試分選應(yīng)用方案.png

  圖2 基于AI的開關(guān)測(cè)試分選應(yīng)用方案

  AI的基本模型為:

AI基本模型.png

  圖3 AI基本模型

  近日,深圳市磐石測(cè)控儀器有限公司與寧波人工智能產(chǎn)業(yè)研究院協(xié)作開發(fā)了針對(duì)開關(guān)行業(yè)的AI分選測(cè)試應(yīng)用研究,并成功導(dǎo)入行業(yè)頭部企業(yè)寧波公牛開關(guān)使用,取得了快速建模、快速分選測(cè)試,不需要人工設(shè)定閾值,基于數(shù)據(jù)曲線特征的多種測(cè)試應(yīng)用。

基于AI的開關(guān)測(cè)試分選應(yīng)用方案1.png

  圖4 基于AI的開關(guān)測(cè)試分選應(yīng)用方案

  計(jì)算單條數(shù)據(jù)量超2000組的數(shù)據(jù)特征信息,然后選擇適合的AI模型對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)識(shí)別,常規(guī)異常識(shí)別率超過99.9%,特殊異常的,特別是通過閾值設(shè)定難以分辨的異常特征,識(shí)別率也超過99%,成功實(shí)現(xiàn)了基于AI的開關(guān)彈力手感測(cè)試分選應(yīng)用。


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