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異音判斷之機器學習
點擊次數:77 更新時間:2024-01-10

異音直接表征產品存在異常,是產品質量問題的一個顯著指示。人的主觀判斷是提取異音的最佳方法,也是目前CHANG用的方法。但人工判斷的高成本,主觀波動等因素,使機器判斷成為趨勢。

前期取樣,搭建樣本庫

多類傳感器取音,超靈敏采樣

特定產品可省去消聲箱,更高效、經濟

耳機JIAN聽,異音感受更明顯

人工分級、快捷鍵綁定異常類型

一鍵存儲,快速搭建樣本庫

特征庫學習

信號處理算法與機器學習算法排列組合選擇

自動特征提取、優選,輸出最YOU算法

產品打分分級,質量管控更精細

散點圖、統計圖直觀展現分析結果

自動生產測試樣本庫,學習、驗證更高效

散點圖用于評估機器判斷結果與人工分級結果的對應關系。

圖中紅色表示人工分級的不合格品,藍色為良品,青色為合格品。

縱坐標表示機器判斷分值,分值越高則合格可能性越高。

統計圖對散點圖數據給出統計結果??烧{節上下閾值,查看不同的判斷結果。 為后續的在線判斷軟件提供分級支持。

在生產中,可根據產品要求,靈活設置接受分值,從而實現產品質量的分級把控。

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在線判斷

掃碼啟動,快捷存儲

? PLC聯動,流水操作

模塊化設計,輕松更新特征庫,提高判斷率

多產線設備共用,經濟高效

靈活設置產品分級分數線,批次質量更統一

數據庫管理,查詢檢索更便捷

?  免費提供采樣軟件及技術支持

?  快速特征庫學習

?  提供樣品判斷率、質量分級散點圖

?  提供產品分析診斷支持


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