工业声音分析提供自动化质量控制

许多公司没有信心试试人工智能模式。因此,他们具有丰富的质量控制潜力。新的IDMT-ISAAC软件现在可以为用户没有任何专家知识,也可以从人工智能应用中受益。该软件适用于公司的特定生产流程和要求,允许用户通过分析音频数据来扩展和优化其质量保证程序。

人工智能对制造公司的质量控制具有巨大潜力。然而,培训AI模型的程序很复杂,并呼吁数学知识。最终,这种分析可能涉及无数参数。然后,进入的障碍是高中和中小型企业(中小企业),没有自己的发展部门经常害羞地远离AI应用。正在进行的操作也呼叫专业知识:如果在编程AI算法后稍微改变了组件的产品设计或几何,则该算法将最初将其视为错误。然后需要培训AI。

人工智能可以在没有专家知识的情况下处理

弗劳恩霍夫数字媒体技术研究所(IDMT)开发的“IDMT- isaac”软件可以帮助没有任何人工智能专业知识的用户克服这些障碍。IDMT-ISAAC代表自动化质量控制工业声音分析。”我们的目标是让中小企业有资格自己修改和调整人工智能算法。”解释朱迪思·莱宾,在Fraunhofer IDMT的领导工业媒体应用中。“他们可以将IDMT-ISAAC应用到自己的音频数据中,并重新培训该软件,以获得快速可靠的结果,并为他们的质量保证程序提供决策帮助。”

由于经验丰富的机器运营商将知道,该过程的声音背叛了许多缺陷。IDMT-ISAAC也依赖于声音:研究人员通过焊接过程训练了录制的声学数据的系统。AI软件分析了典型的过程噪声并得出关于来自音频数据的焊缝质量的结论。在IDMT-ISAAC的核心是一个框架,允许用户只需点击几下方即可更改各种参数,例如在过程中教导AI关于产品几何形状的变化。该计划是将软件调整到夏季2021年夏季的现场运营。然后,该系统应能够及时分析生产的实时数据,并优化质量保证过程。目的是让软件在未来三到四年内积极干预生产。

该框架提供了新的分析电位,而不是仅焊接过程。“我们将各种方法集成到模块中,以允许铣削等其他过程相对较快地映射,”解释利贝特。展望未来,公司还将能够通过接口在Fraunhofer IDMT的服务器上使用自己的软件并访问该研究所的AI。无论公司是否通过框架将AI集成到自己的系统中或通过接口访问它:数据匿名处理数据,因此始终满足数据保护和数据安全要求。

了解AI决定

各种用户配置文件可以应用于适应软件的许多用户群体:无论是新手和熟练的人工智能用户。例如,AI算法开发者喜欢了解AI是如何做出决策的,以及这些决策的基础是什么。利贝特劳说:“因此,为了让人工智能更容易理解,我们正在把这个框架向可解释人工智能更近一步。”

更多信息:www.idmt.fraunhofer.de.

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