Corso di formazione Intelligenza Artificiale per il Controllo e la Garanzia della Qualità nelle Linee di Produzione

Introduzione all'IA nel Controllo Qualità

• Panoramica sull'IA nei processi di qualità manifatturiera
• Applicazioni in ispezione, rilevamento dei difetti e conformità
• Vantaggi e limiti della QA basata su IA

Raccolta e Preparazione dei Dati sulla Qualità

• Tipi di dati utilizzati in QA (immagini, sensori, log di produzione)
• Etichettamento dei dataset visivi con LabelImg
• Archiviazione e struttura dei dati per l'addestramento dei modelli

Introduzione alla Computer Vision per la QA

• Fondamenti dell'elaborazione delle immagini con OpenCV
• Tecniche di preprocessing per immagini industriali
• Estrazione di caratteri visivi per l'analisi

Machine Learning per il Rilevamento delle Anomalie

• Addestramento di classificatori semplici per il rilevamento dei difetti
• Utilizzo di reti neurali convoluzionali (CNN)
• Apprendimento non supervisionato per l'identificazione delle anomalie

Previsione del Rendimento con Modelli di IA

• Introduzione alle tecniche di regressione
• Creazione di modelli per prevedere i rendimenti produttivi
• Valutazione e miglioramento della precisione delle previsioni

Integrazione dell'IA nei Sistemi di Produzione

• Opzioni di deployment per i modelli di ispezione
• Edge AI vs. analisi basata su cloud
• Automazione delle alert e del reporting sulla qualità

Caso Pratico e Progetto Finale

• Sviluppo di un prototipo end-to-end per l'ispezione con IA
• Addestramento e test con dataset QA di esempio
• Presentazione di una soluzione funzionale di controllo qualità basata su IA

Sintesi e Prossimi Passi