yu-ting.wei2021年8月25日1 分鐘多變量+因果推論AI模型:優化製程監控,提升良率傳統製程控制的SPC方法為對各變數獨立設定上下控制閥值(UCL/LCL),然而各變數間常具有非線性與共線性特質,獨立設定控制閥值無法有效偵測製程異常。且製程預測模型缺乏因果推論,忽略關聯非因果定理,無法釐清真正關鍵參數,量化其實際影響。 Vizuro維曙智能開發...
yu-ting.wei2021年8月16日1 分鐘缺少標註、金標準,如何偵測瑕疵?想為產線訓練瑕疵偵測模型,但缺少瑕疵標註資料,也沒有判讀金標準? Vizuro維曙智能應用 #生成對抗網路 (Generative Adversarial Networks, GAN) 模型模仿人類對類似物件的理解映射(ex: 狗有兩耳,貓亦應如是),作為製造業...
yu-ting.wei2021年8月9日1 分鐘維曙智能開發異常偵測AI模型當前製造業瑕疵偵測 AI模型多半採用監督式學習,需要大量人工標記瑕疵(強標註),只能線上訓練,且罕見瑕疵型態需要額外後處理。 Vizuro維曙智能開發 #異常偵測AI模型,為 #非監督式學習,只需要OK影像,不需要人工標註瑕疵即可實現預先訓練。尤其在高良率產線,在產線瑕疵數...