AI för kvalitetskontroll och kvalitetssäkring i produktionslinjer Träningskurs

Introduktion till AI inom kvalitetskontroll

• Översikt över AI i tillverkningskvalitetsprocesser
• Tillämpningar inom inspektion, defektdetektering och efterlevnad
• Fördelar och begränsningar med AI-baserad QA

Samling och förberedelse av kvalitetsdata

• Typ av data som används inom QA (bilder, sensorer, produktionsloggar)
• Etikettering av visuella datasets med LabelImg
• Lagsning och strukturering av data för träning av modeller

Introduktion till datormaskinsyn för QA

• Grunderna i bildbehandling med OpenCV
• Förbehandlingsstekniker för industriella bilder
• Utvinning av visuella egenskaper för analys

Maskininlärning för detektering av avvikelser

• Träning av enkla klassificerare för defektdetektering
• Användning av konvolutionella neurala nätverk (CNN)
• Oövervakad inlärning för identifiering av avvikelser

Utbytesprognostisering med AI-modeller

• Introduktion till regressionsmetoder
• Byggande av modeller för att prognostisera produktionsutbyte
• Utvärdering och förbättring av prediktionens noggrannhet

Integration av AI med produktionssystem

• Deploy-alternativ för inspektionsmodeller
• Edge AI kontra molnbaserad analys
• Automatisering av alarm och kvalitetsrapportering

Praktiskt fallstudie och slutprojekt

• Utveckling av en AI-inspektionsprototyp från början till slut
• Träning och testning med exempel på QA-datasets
• Presentation av en funktionell AI-lösning för kvalitetskontroll

Sammanfattning och nästa steg