Der Stamm wächst bis zum Ende der Aufzeichnung oder bis zur Erschöpfung völlig unklassifizierter Mängel. In jeder Abteilung, unter Berufung auf die möglichen Arten der enthaltenen Mängel, ermittelt dann einen akzeptablen Binärdatensatz in Abb. In früheren Untersuchungen zur Deep-Learning-basierten Bildklassifizierung, Bemerkenswerte Fortschritte wurden bei der routinemäßigen Klassifizierung verschiedener Fehlerarten und Schweregrade erzielt. Jedoch, Diese Studien bewerten manchmal Fehlerinformationen auf der Bildebene, das Gesamtbild als eine Einheit behandeln. Dies macht es schwierig, den genauen Wert zu bestimmen KI-Softwareentwicklung Ort der Mängel. Um diese Einschränkung zu überwinden, Einige Untersuchungen haben CNN-Klassifikatoren mit Suchalgorithmen wie dem Schiebefenster kombiniert[13,20,23,28,30,34,36,vierundvierzig,49,54,55].

Auswahl effizienter Herstellungssituationen für eine gezielte Vitalitätsdeposition unter Verwendung maschineller Lernstrategien

Tatsächlich, alle außer einem KH haben eine Größe über 30 µm und alle GEPs sind kleiner als 30 µm. 5(C) lässt sich weiter vereinfachen, indem man die geringe Überlappung von max. Die Genauigkeit dieses vereinfachten Auswahlbaums kann ziemlich hoch sein, erreichen 98.8%. Obwohl ML-Strategien ähnlich dem K-Means-Clustering21 verwendet wurden, Die typischsten Ansätze zur Fehlerklassifizierung sind dennoch Was ist Defekttaxonomie? basiert hauptsächlich auf Schwellenwerten, die für einen oder zwei Parameter unter den Messungen festgelegt werden (wie zum Beispiel die äußerste Dimension), Sphärizität, und Seitenverhältnis21,22,23,24,25.

C Empfehlungen für den Zertifizierungsprozess und die Erklärungen auf Kreditebene

Eine weit verbreitete Methode besteht darin, eine Lichtquelle basierend auf der Bodenfarbe des zu untersuchenden Objekts auszuwählen. Zum Beispiel, Jing et al. (2016) entschied sich für eine zusammengesetzte Weißlichtversorgung, um die verschiedenen Arten von Defekten auf der Oberfläche farbiger Materialien abzubilden. Eine andere Technik besteht darin, basierend auf den Reflexionseigenschaften der zu erkennenden Objektoberflächen völlig unterschiedliche Abbildungsschemata auszuwählen., vor allem zusammen mit brillanter Feldabbildung, dunkle Motivdarstellung, und gemischte Bildgebung. Als Beispiel, Chen et al. (2016) entwarf zwei konzentrisch positionierte konische ringförmige Hellfeldlichtquellen, um die zentralen und peripheren Bereiche am Boden der Metalldose für SDD am konkaven und konvexen Boden der Dose zu beleuchten. Für den SDD-Algorithmus von Pink Jujube, Wu et al. (2016) verwendete hyperspektrale Bildgebungsverfahren und Bildverarbeitungsalgorithmen, die hauptsächlich auf Support Vector Machines basieren (SVM) um die Qualitätsklassifizierung zu erreichen.

1 Bilderfassung und -verarbeitung

Wobei die Ausgabe F (ICH) ist ein gewichteter Durchschnitt der Zielwerte Ti von Trainingsfällen Ii in der Nähe eines gegebenen Eingabefalls I. Sowohl Menschen als auch Organisationen, die mit arXivLabs zusammenarbeiten, haben unsere Werte der Offenheit angenommen und akzeptiert, Gemeinschaft, Exzellenz, und Verbraucherwissen, Privatsphäre. ArXiv ist diesen Werten verpflichtet und arbeitet nur mit Partnern zusammen, die sich an diese Werte halten. ArXivLabs ist ein Framework, das es Mitarbeitern ermöglicht, neue arXiv-Funktionen zu entwickeln und sofort auf unserer Website zu teilen. Die XCT-Informationen sind unter eingeschränktem Zugang für umfangreiche Messungen in der Größenordnung von TBs verfügbar, die nicht auf gängigen Datenaustauschplattformen gespeichert oder übertragen werden können, Der Zugriff ist auf Anfrage beim jeweiligen Autor möglich.

Verbesserung der projektübergreifenden Fehlervorhersage mit gewichteten Softwareprogrammmodulen durch Transferstudien

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene JujubeNet eine Klassifizierungsgenauigkeit von 99,1 % erreichen kann, Dies ist erheblich besser als die derzeitigen Mainstream-Klassifizierungsmodelle. Die FLOPS und Parameter sind ausschließlich 30.7% Und 30.6% von ConvNeXt-Tiny bzw, Dies zeigt, dass das Modell JSD schnell und effektiv klassifizieren kann und von großem praktischem Wert ist. Chang et al. [21] entwickelte ein computergestütztes LED-Wafer-Inspektionssystem und verwendete Merkmalswerte und ein neuronales Netzwerk mit radialer Fundamentfunktion (RBFNN) um den Chip mit Defekten in der Elektrodenzone und der Leuchtzone herauszufinden.

Eine Bewertung aktueller maschineller Lernstrategien, die bei der Fertigungsdiagnose eingesetzt werden

Diese Überschneidung verändert die Tendenz in der Ausbildung des überwachten maschinellen Lernens, wahrscheinlich macht das Modell in einer Produktionsumgebung finanziell unbrauchbar. Das Verständnis der kritischen Fehlerschwelle liefert finanzielle Hinweise darauf, wann ML effizient eingesetzt werden kann. Die Herausforderungen beim überwachten maschinellen Lernen sind aufgrund der Einschränkungen der Wissenssammlung der Methode erheblich (inhärenter Fehler) und Fehlklassifizierung von Trainingsdaten (Voreingenommenheit). Unüberwachtes ML ist ein Ansatz, der in der Fertigung einen Mehrwert bieten kann.

Beurteilung der Zuverlässigkeit, Gültigkeit und Akzeptanz eines Klassifizierungsschemas für Usability-Probleme (Tasse)

Die Verwendung kleinerer Voxelmessungen kann sich bei der Erkennung kleinerer Defekte als nützlich erweisen32. Über die herkömmliche Verwendung von überwachtem ML hinaus, Funktionsbedeutung und unbeaufsichtigtes ML bieten Einstiegspunkte für Hersteller, die in die maschinelle Forschung einsteigen und diese nutzen möchten. Die potenziellen Zeiteinsparungen und die Steuerung wichtiger Eingabeparameter müssen in der Fertigung besser verstanden und genutzt werden. Dies könnte für Druckgießer zu erheblichen finanziellen Einsparungen beim Experimentieren und Optimierungsprozess führen.

• Dritte Inspektionsunternehmen können Ihre Bestellung prüfen und Ihnen erneut die Anzahl und Art der in der geprüften Stichprobengröße festgestellten Mängel mitteilen.
• Jedoch, Die in diesen Studien analysierten Defekte wurden durch verschiedene L-PBF-Methoden induziert, mit unterschiedlichem Parameterverlauf gefertigt, und/oder XCT-Scans mit völlig unterschiedlichen Voxelgrößen, was wahrscheinlich auch bei ähnlichen Defektarten zu einigen Abweichungen voneinander geführt hat.
• Die Toleranz eines Importeurs für geringfügige Mängel ist tendenziell größer als die für Haupt- oder wichtige Mängel, angesichts ihrer relativen Schwere.
• Wir haben die Machbarkeit der Verwendung eines automatisierten Fehlerklassifizierungsmodells in eingebetteten Techniken demonstriert, entsprechend transportablen Endgeräten, über AutoDefect, ein wirtschaftlicher, leichte Schaufensterpuppe.

Die überwachten Stichprobenklassifizierungsstrategien erfordern die Kategorisierung einer Reihe von erkannten oder eingeführten Stofffehlern in eines der möglichen Muster in der Trainingsdatenbank. Aufgrund der enormen Vielfalt an Materialfehlerklassen, massive klasseninterne und kleine klassenübergreifende Unterschiede, Die Wahl der Trainingsbeispiele und Kurse bestimmt maßgeblich die Höhe der erreichbaren Effizienz. Es hat keine Anstrengung gegeben, zu den effektivsten unserer Daten, von Forschern, um den Klassifikator für mehr als hundert Klassen von Materialfehlern zu trainieren und die Leistungsbewertung durchzuführen. Plausible Gründe hierfür könnten das Fehlen einer so großen Datenbank und/oder die große Ähnlichkeit der Stofffehlerklassen zwischen den Klassen sein, was wahrscheinlicher ist, weniger diskriminierend darzustellen (oder besonders verwirrend) Beispiele für effektives Coaching.

Diese binäre Klassifizierung von Gussteilen trägt zu den Problemen bei der Anwendung maschineller Studien bei und wird im folgenden Abschnitt ausführlich erwähnt. Es ist bemerkenswert, dass die Genauigkeit von KNN-Modellen mit zunehmenden morphologischen Parametern nicht immer zunimmt. Stattdessen, Die effektivste Genauigkeit wird oft durch die Verwendung einiger weniger spezifischer Parameter erreicht. daher, Permutation charakteristische Bedeutung (PFI) Mithilfe der Analyse kann zunächst das Unterscheidungspotenzial unter allen morphologischen Parametern eingestuft werden36. Ein morphologischer Parameter gilt als wesentlich, wenn die Permutation seiner Werte zu einer starken Verbesserung der Fehlklassifizierungsrate führt.

Während effizient, Die Sliding-Window-Methode kann rechenintensiv sein, insbesondere für große Fotos oder mehrere Maßstäbe. Um dies anzugehen, In verschiedenen Studien wurden Suchalgorithmen wie die Raster-Scan-Technik verwendet [46,48], wie in Abb. dargestellt. Einige Studien verwendeten zusätzlich die Kategorieaktivierungskarte (NOCKEN) Verfahren, wie in Abb. angeboten. CAM ist umweltfreundlich, bietet jedoch eine viel ungenauere Fehlergrenze, Dadurch ist es für kleine oder komplizierte Defekte deutlich weniger geeignet.

Die Frequenz (F) für T- und B-Defekte reicht von 4.1 bis 24,3 kHz. Im zweiten Exemplar, die Frequenz (F) zur Unterscheidung von TOT und TOB liegt im Bereich von 5,5–6,1 kHz. Für die Klassifizierung und Vorhersage in den folgenden Abschnitten werden sowohl Zeitbereichs- als auch optimierte Frequenzbereichsantworten verwendet [79]. Fehlerklassifizierungssystem, das eine Technik zur Fehlererkennung und -sammlung bereitstellt, Dies ermöglicht den Vergleich von Ergebnissen verschiedener Forschungsarbeiten hinsichtlich der Art der Defekte und ihrer Häufigkeit. Sobald Sie eine Mängelliste auf Papier erhalten haben, Denken Sie darüber nach, wie Sie sie als geringfügig einstufen können, hauptsächlich, und bedeutsam.

Wir haben die Machbarkeit der Verwendung eines automatischen Fehlerklassifizierungsmodells in eingebetteten Methoden demonstriert, entsprechend tragbaren Endgeräten, durch AutoDefect, ein wirtschaftlicher, leichte Schaufensterpuppe. Diese Methode kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, einschließlich Sicherheitsverwaltung, Qualitätsverwaltung, und Vermögensverwaltung in der Baubranche, All dies hängt von Textinformationen ab. Auswirkung – Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass Usability-Defekte im Vergleich zu Nützlichkeitsdefekten mit geringerer Priorität behandelt werden [24].