AbstractThis paper addresses the pr

Abstract
This paper addresses the problem how to bring advanced data analysis techniques to the reality of a production line in order to increase the productivity and cost-effectiveness while reducing failure rates and increasing reliability of the final product. The main goal was to develop techniques of fast thermal inspection for production line quality control using a knowledge-based machine vision system. The paper contains a description of the system as well as a proposition of the algorithm for automatic classification of devices on the base of information included in their infrared images. Data-driven pattern recognition, infrared imaging, and principal component analysis (PCA) were put together and resulted in a very effective production line quality control system. The algorithm has been validated using real production line data. Experiments revealed some interesting features of the proposed method, e.g. resistance to changes of the ambient temperature and early classification during the thermal transient state

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อเอกสารนี้อยู่ปัญหาการนำเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงเพื่อความจริงของสายการผลิตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่ายในขณะที่อัตราความล้มเหลวที่ลดลง และเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย เป้าหมายหลักคือการ พัฒนาเทคนิคการตรวจสอบความร้อนอย่างรวดเร็วสำหรับการควบคุมคุณภาพสายการผลิตที่ใช้เครื่องความรู้วิสัยทัศน์ระบบ กระดาษประกอบด้วยคำอธิบายของระบบและข้อเสนอของอัลกอริทึมสำหรับการจัดประเภทอัตโนมัติอุปกรณ์บนฐานของข้อมูลอยู่ในรูปของอินฟราเรด การรู้จำรูปแบบการขับเคลื่อนข้อมูล ภาพอินฟราเรด และวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) ได้ใส่กัน และส่งผลให้ระบบการควบคุมคุณภาพสายการผลิตมีประสิทธิภาพมาก อัลกอริทึมมีการตรวจสอบโดยใช้ข้อมูลบรรทัดการผลิตจริง ทดลองเปิดเผยคุณลักษณะบางอย่างที่น่าสนใจของวิธีการนำเสนอ เช่นความต้านทานการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิและการจัดประเภทต้นระหว่างรัฐความร้อนแบบฉับพลัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่องานวิจัยนี้อยู่ปัญหาวิธีที่จะนำเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงกับความเป็นจริงของสายการผลิตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพในขณะที่ลดอัตราความล้มเหลวและเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์สุดท้าย เป้าหมายหลักคือการพัฒนาเทคนิคการตรวจสอบการระบายความร้อนได้อย่างรวดเร็วสำหรับการควบคุมคุณภาพสายการผลิตเครื่องใช้ความรู้ตามระบบการมองเห็น กระดาษที่มีคำอธิบายของระบบเช่นเดียวกับเรื่องของขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ของอุปกรณ์อัตโนมัติบนฐานของข้อมูลที่รวมอยู่ในภาพอินฟราเรดของพวกเขา การจดจำรูปแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลการถ่ายภาพอินฟราเรดและการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ได้วางร่วมกันและส่งผลให้สายการผลิตที่มีประสิทธิภาพมากระบบการควบคุมคุณภาพ อัลกอริทึมที่ได้รับการตรวจสอบโดยใช้ข้อมูลสายการผลิตจริง การทดลองแสดงให้เห็นบางคุณสมบัติที่น่าสนใจของวิธีการที่นำเสนอความต้านทานเช่นการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิและการจำแนกในช่วงต้นรัฐชั่วคราวความร้อน