Intelligent 3-D sensing in automated manufacturing processes
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the design of an intelligent, three-dimensional (3-D) sensing system applying artificial intelligence methodologies for quality assurance in automated manufacturing processes. An efficient 3-D object-oriented knowledge base and reasoning algorithm is developed. The knowledge base includes knowledge concerning the products, manufacturing processes, and inspection methods. The products knowledge base contains properties design and manufacturing. The manufacturing and inspection knowledge bases include various manufacturing techniques, criteria for detection and diagnosis of defects, and standards and limitations on various decision-making actions. A fast and reliable assurance of product quality may be achieved through fault detection and diagnosis, using symbolic knowledge processing combined with numerical analysis of data. Incorporated with the reasoning algorithms, the knowledge base assists in the design process anticipating manufacturing problems and assuring specified end product properties. The knowledge base is regularly updated using feedback of the inspection results. An inexpensive and accurate, non-contact 3-D range data measurement system is developed. In this system, multiple laser light stripes are projected onto the product and a single CCD camera is utilized to record the scene. The distortions in the projected line pattern are due to the orientation variations and surface curvature of the object. Utilizing a linear relation between the projected line distortion and surface depth, range data is recovered from a single camera image. The surface terrain information may be converted into the curvature, orientation, and depth of the shape to incorporate into the symbolic 3-D object-oriented knowledge base and reasoning algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».