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          AI 自動建模技術在圖像處理與時序信號分析中的應用
          倍福 TwinCAT 3 Machine Learning Creator(MLC)將 TwinCAT 3 中的開發工作流程擴展至 AI 模型自動化生成領域 — 自動化及工藝專家無需具備數據科學背景知識即可直接完成模型創建。此前,該功能主要聚焦于圖像處理,如今其范圍已擴展至時序信號的分析。

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          TwinCAT 3 Machine Learning Creator 現在也可支持信號與時間序列分析領域的 AI 模型構建

          倍福 TwinCAT 3 Machine Learning Creator(MLC)將 TwinCAT 3 中的開發工作流程擴展至 AI 模型自動化生成領域 — 自動化及工藝專家無需具備數據科學背景知識即可直接完成模型創建。此前,該功能主要聚焦于圖像處理,如今其范圍已擴展至時序信號的分析。

          除 TwinCAT 3 MLC Computer Vision 擴展包(TE3851)外,TwinCAT 3 MLC(TE3850)還提供 TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series 模塊(TE3852)。該模塊將功能范圍擴展至時序信號分析領域 —這對工業應用至關重要,因為電流、溫度及振動曲線能夠提供工藝流程、組件與刀具狀態相關的寶貴信息。使用 TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series 模塊創建的模型可基于相關數據實時檢測趨勢和偏差,直接在控制環境中實現預測性維護、工藝優化與異常檢測。

          該模塊在異常檢測領域的典型應用包括基于電流、振動或聲學信號的電機故障(軸承損傷、失衡、機械結構問題)檢測,通過主軸電流信號識別銑削與鉆削刀具的磨損情況。例如,可在焊接過程中利用電流和電壓曲線,或在切割和包裝過程中利用伺服電機電流,實時監測工藝質量。該模塊在工藝優化中的應用包括自適應工藝參數(如進給速率、壓緊力)的動態調節、基于負荷曲線與預測的能耗優化,以及復雜系統的預測性控制。

          TwinCAT 3 Machine Learning Creator 采用純 Web 應用架構。由于所有開發工作都完全在瀏覽器中進行,不會占用本地計算資源。因此,創建 AI 模型的創建過程對用戶而言十分簡便且易于操作。

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