Curs de pregatire AI pentru controlul și asigurarea calității în liniile de producție

Introducere în AI pentru controlul calității

• Privire de ansamblu asupra AI în procesele de calitate din producție
• Aplicații în inspecție, detectarea defectelor și conformitate
• Beneficiile și limitările QA-ului bazat pe AI

Colectarea și pregătirea datelor de calitate

• Tipuri de date utilizate în QA (imagini, senzori, jurnale de producție)
• Etichetarea seturilor de date vizuale cu LabelImg
• Stocarea și structurarea datelor pentru antrenarea modelelor

Introducere în computer vision pentru QA

• Bazele procesării imaginilor cu OpenCV
• Tehnici de preprocesare pentru imaginile industriale
• Extragerea caracteristicilor vizuale pentru analiză

Machine learning pentru detectarea anomaliilor

• Antrenarea unor clasificatori simpli pentru detectarea defectelor
• Utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN)
• Învățare nesupervizată pentru identificarea anomaliilor

Prognozarea randamentului cu modele AI

• Introducere în tehnicile de regresie
• Construirea de modele pentru prognozarea randamentelor de producție
• Evaluarea și îmbunătățirea acurateței predicțiilor

Integrarea AI cu sistemele de producție

• Opțiuni de deployment pentru modelele de inspecție
• Edge AI vs. analiză bazată pe cloud
• Automatizarea alertelor și a raportării calității

Studiu de caz practic și proiect final

• Dezvoltarea unui prototip end-to-end de inspecție AI
• Antrenarea și testarea cu seturi de date QA de probă
• Prezentarea unei soluții funcționale de control al calității cu AI

Rezumat și pașii următori