Технология искусственного интеллекта (ии) продемонстрировала огромный потенциал и перспективы применения во многих областях, в то время как промышленность продвинулась в 4.0. В частности, в области тестирования качества системы обнаружения и анализа, основанные на искусственном интеллекте, могут значительно повысить точность обнаружения, снизить искусственное вмешательство и обеспечить мониторинг и предупреждение в реальном времени. В этой статье будет обсуждаться вопрос о Том, как разработать и реализовать систему обнаружения и анализа качества локомотивных ковков на основе искусственного интеллекта.
Система состоит в основном из модулей сбора данных, модулей предварительной обработки, модулей обнаружения ии, модулей отображения и памяти. Модули сбора данных несут ответственность за получение данных по качеству ковки локомотивов на рельсах производства; Модуль предварительной обработки отвечает за очистку, очистку и извлечение исходных данных; Модули обнаружения ии, в свою очередь, используют алгоритмы глубокого обучения для определения и классификации данных после предварительной обработки; Результаты и модуль памяти отвечают за отображение результатов в реальном времени на интерфейсе и сохранность их в базе данных.
Достижение ключевых технологий
Сбор данных: использование высокоточных сенсоров и оборудования для сбора изображений для получения данных по качеству локомобильных ковков орбитального сиденья на производственных линиях.
Предварительная обработка: использование методов обработки цифровых сигналов и обработки изображений для обработки исходных данных для обработки звука, усиления и извлечения их характеристик, чтобы обеспечить качественные обучающие данные для последующего обнаружения ии.
Анализ Ай: использование алгоритмов глубокого обучения, таких как сфинксовая нейронная сеть (CNN), для определения и классификации предварительно обработанных данных. Обучая большое количество качественных данных, модель ии автоматически определяет проблему качества ковки.
Результаты отображаются на хранении: использование интерфейса взаимодействия между людьми и машинами, отображение результатов в реальном времени и предоставление запросов и экспортных функций для исторических записей обнаружения. В то же время, сохраните результаты теста в базе данных для последующего анализа и оптимизации данных.
Система распознавания и анализа, основанная на искусственном интеллекте, имеет следующие преимущества в практическом применении:
Определение высокой точности: реализация высочайшей точности теста на качество ковки посредством алгоритма глубокого обучения, снижающего вероятность ошибки и утечки.
Мониторинг и предупреждение в реальном времени: система может контролировать процесс производства в реальном времени, обнаруживать потенциальные проблемы с качеством и своевременно предупреждать, помогая компаниям своевременно скорректировать производственные параметры и снижать потери производства.
Автоматизация и рационализация: системы могут автоматически проводить тесты и анализ массы, снижать искусственное вмешательство и повышать эффективность обнаружения.
Прослеживаемость данных: все данные обнаружения хранятся в базах данных, которые позволяют компаниям восстанавливать и непрерывно улучшать качество.
Система обнаружения и анализа, основанная на искусственном интеллекте, является инновационным приложением в промышленной версии 4.0. В целях повышения и применения этой технологии рекомендуется предприятиям активизировать инвестиции в научно-исследовательский и научно-исследовательский процесс и развивать профессиональные ии-технические таланты; В то же время, работая с университетами и исследовательскими учреждениями, совместно изучая и разрабатывая более продвинутые алгоритмы и технологии ии. Благодаря этим усилиям компании смогут лучше использовать технологии ии для повышения качества и продуктивности локомотивов на рельсовых ковках.
