Produktqualitätskontrolle ist in der modernen fertigungsindustrie immer ein wichtiger bestandteil. Harte arbeiten beruhen auf einem bauteil, dessen qualität sich direkt auf die leistungsfähigkeit und lebenserwartung der maschine auswirkt. Mit der weiterentwicklung der technologie werden immer mehr neue technologien auf gebiete der qualitätskontrolle angewendet. Unter anderem bietet die entwicklung Von geräten durch maschinen neue lösungen für die automatische qualitätsprüfung Von gewichten. Wir erläutern, wie ein auf einem mechanischen lernen beruhender ansatz das gewicht Von gewichten und gewichten automatisch messen kann.
Die traditionellen qualitätstests für arme und schwerkraft-tests, die überwiegend Von manuell durchgeführten tests und einfachen messgeräten abhängen, lassen auf einige anomalien schließen. Mit zunehmender industriestandard 4,0 und zunehmender genauigkeit und effizienz der tests für sprengstoffe ist die automatische erkennung unvermeidlich geworden. Die immer weiter zunehmende technik, die Von maschinen gelernt wurde, bietet die möglichkeit automatisierter erkennung mit hoher datengenauigkeit durch das training einer großen zahl Von datenmodellen.
Das lernen Von maschinen für die automatische erkennung Von eigenschaften Von gewichten findet sich in einem der folgenden punkte:
Datenerhebung: die masse Von gewichten über gewürze und ihre unvollkommenheit zu erfassen und dabei die parameter für jedes geschärfte stück zu dokumentieren wie größe, gewicht und härte.
Datenvorbearbeitung: löschen, löschen, nihen usw., um modelle auszubessern.
Modelltraining: wählen sie geeignete algorithmus zum erlernen Von maschinen (wie den entscheidungsbaum, den unterstützungsvektor, neuronale netze usw.) und trainieren sie nach der verarbeitung verarbeitung die daten, um ein qualitätsmodell zu erhalten.
Bewertung des modells: bewertet das modell anhand Von testmengen, berechnet seine genaue genauigkeit, die rückhaltungsrate und so weiter, und passt die parameter des modells den ergebnissen an.
Anwendung Von modellen: anwendung eines guten trainee-modells auf die reale produktion, überwachung der qualität Von schmiere in echtzeit, erkennung unangemessener produkte und steigerung der produktivität.
Ein großer automobilhersteller bietet ein neural-netzwerkalgorithmen für die schulung Von gewichten Von gewichten an. Zunächst wurden die daten Von 5.000 gewichten gesammelt, darunter 2.000 synthetische und 3.000 unpassende. Die daten wurden dann vorgelesen und ausgewiesen. Im folgenden gewöhnte sich das trainingsmodell mit dem neuronetzwerkalgorithmen nach 100 iterungen an die konvergenz. Und schließlich wurde das modell bei der produktion angewandt, was eine rückherstellungsquote Von mehr als 90% und eine quote Von mehr als 85 prozent ergab. Diese methode verbessert effizienz und präzision erheblich und reduziert die menschlichen kosten im vergleich zu den herkömmlichen methoden.
Dieser beitrag stellt einen automatisierten test für fachleute auf maschinengestützten anwendungen vor. Die qualität Von gewichten mit hoher präzision wird automatisch durch die erhebung, vorbearbeitung, modellausbildung, beurteilung und anwendung Von daten erfasst. Maschinen erlernen neue techniken, die effizienter und genauer sind als herkömmliche testmethoden, erkennen probleme der qualität und erhöhen die produktivität. Allerdings sind auch maschinelle lerntechniken begrenzt, wie etwa die anforderungen an die qualität und quantität der daten und die schulung und anpassung der modelle durch experten. Die zukünftige forschungsrichtung sollte daher die verbesserung der vorverarbeitungsmethoden Von daten, die erkundung effizienterer algorithmen und die verbesserung der erklärbaren modelle umfassen.
