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基于AI人工智能的開關(guān)彈力手感測試分選應用

發(fā)布時間:2022-07-23 17:54:14

  檢驗工作人員入崗前進行專業(yè)培訓,在實測過程中依靠按壓操作過程中的主觀感受和經(jīng)驗判斷是否為合格品。收集多個檢測閾值,在實測過程中通過與這些閾值進行比較,判斷是否為合格品。

傳統(tǒng)判定開關(guān)合格與NG的應用方案.png

  其典型特點為:試錯周期較長,需要在實測過程中反復修正閾值;閾值設(shè)置過程繁瑣,隨著產(chǎn)品和缺陷種類的增加,需要增加閾值的個數(shù)來進行判斷;典型的收集數(shù)據(jù)時間一般在1周甚至1月以上,在以往的多個應用中,容易出現(xiàn)發(fā)現(xiàn)預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)驗證,項目周期長。

  AI算法檢測手感曲線數(shù)據(jù)AI神經(jīng)網(wǎng)絡卷積算法自動計算曲線數(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,無閾值修正過程

基于AI的開關(guān)測試分選應用方案.png

  圖2 基于AI的開關(guān)測試分選應用方案

  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)了針對開關(guān)行業(yè)的AI分選測試應用研究,并成功導入行業(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)曲線特征的多種測試應用。

基于AI的開關(guān)測試分選應用方案1.png

  圖4 基于AI的開關(guān)測試分選應用方案

  計算單條數(shù)據(jù)量超2000組的數(shù)據(jù)特征信息,然后選擇適合的AI模型對進行數(shù)據(jù)學習識別,常規(guī)異常識別率超過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,識別率也超過99%,成功實現(xiàn)了基于AI的開關(guān)彈力手感測試分選應用。


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