Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Duur 21 uren
Cursusaanbod
Inleiding tot AI in de kwaliteitscontrole
- Overzicht van AI in productie- en kwaliteitsprocessen
- Toepassingen in inspectie, defectdetectie en conformiteitscontrole
- Voordelen en beperkingen van QA met AI
Verzamelen en voorbereiden van kwaliteitsdata
- Types data die worden gebruikt in QA (afbeeldingen, sensoren, productie-logboeken)
- Labelen van visuele datasets met LabelImg
- Opslag en structuur van data voor het trainen van modellen
Inleiding tot computervisie voor QA
- Fundamenten van beeldverwerking met OpenCV
- Voorverwerkingstechnieken voor industriële afbeeldingen
- Extractie van visuele kenmerken voor analyse
Machine learning voor anomaliedetectie
- Trainen van eenvoudige classificatoren voor defectdetectie
- Gebruik van convolutional neural networks (CNN's)
- Onbegeleid leren voor het identificeren van anomalieën
Opbrengstpredicties met AI-modellen
- Inleiding tot regressietechnieken
- Bouwen van modellen om productie-opbrengsten te voorspellen
- Evaluatie en verbetering van de nauwkeurigheid van voorspellingen
Integreren van AI met productiesystemen
- Implementatieopties voor inspectiemodellen
- Edge AI versus cloud-gebaseerde analyse
- Automatisering van meldingen en kwaliteitsrapportage
Praktijkstudie en eindproject
- Ontwikkeling van een end-to-end AI-inspectieprototype
- Trainen en testen met voorbeeld-QA-datasets
- Presenteren van een werkende AI-oplossing voor kwaliteitscontrole
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Begrip van basisprocessen in de productie of kwaliteit (QA)
- Kennis van spreadsheets of digitale rapportagevormen
- Interesse in datagedreven methoden voor kwaliteitscontrole
Doelgroep
- Specialisten in kwaliteitsgarantie
- Leidinggevenden in de productie
