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二、模式識(shí)別       

      模式識(shí)別是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分，主要被應(yīng)用于圖像分析與處理、語(yǔ)音識(shí)別、聲音分類、通信、計(jì)算機(jī)輔助診斷等方面。在制造行業(yè)中，模式識(shí)別技術(shù)大量應(yīng)用于產(chǎn)品檢驗(yàn)領(lǐng)域。

       在制造生產(chǎn)的過(guò)程中，幾乎所有的產(chǎn)品都面臨著質(zhì)量檢測(cè)。傳統(tǒng)的手工檢測(cè)存在著許多不足：首先，人工檢測(cè)的準(zhǔn)確性依賴于工人的狀態(tài)和熟練程度；其次，人工操作效率相對(duì)較低，不能很好地滿足大量生產(chǎn)檢測(cè)的要求；此外，由于工作強(qiáng)度高，容易引起操作人員的疲勞，從而導(dǎo)致次品率高；最后，近年來(lái)人工成本也在逐步上升。所以，模式識(shí)別技術(shù)被廣泛用于產(chǎn)品檢測(cè)中。

       產(chǎn)品缺陷檢測(cè)的對(duì)象往往可以建模為二維平面上的元素，包括孔洞、污漬、劃痕、裂紋、亮點(diǎn)、暗點(diǎn)等常見(jiàn)的表面缺陷，這些缺陷特別是孔洞和裂紋等，可能?chē)?yán)重影響產(chǎn)品質(zhì)量和使用的安全性，因此，準(zhǔn)確識(shí)別缺陷產(chǎn)品非常重要。以芯片企業(yè)為例，模式識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用實(shí)施可以大幅降低次品率，同時(shí)通過(guò)分析次品原因還可以降低產(chǎn)品的報(bào)廢率，并優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)與生產(chǎn)工藝，達(dá)到進(jìn)一步降低檢驗(yàn)成本的目的。此外，將模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到智能制造過(guò)程中復(fù)合材料的分類上，可以使分類更加精準(zhǔn)。另外，在半導(dǎo)體制造中可以使用混合自組織圖和支持向量機(jī)（self-organizing map and support vector machine，SOM-SVM）的方法對(duì)晶圓箱圖進(jìn)行分類，進(jìn)一步進(jìn)行缺陷識(shí)別。同時(shí)，在用錫罐包裝的香煙的制造過(guò)程中，應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)可以開(kāi)發(fā)缺陷自動(dòng)檢查系統(tǒng)。而且，在滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)中，將從振動(dòng)信號(hào)中提取的特征向量作為支持向量機(jī)的輸入，從而對(duì)故障模式進(jìn)行識(shí)別。

       除此之外，模式識(shí)別技術(shù)在定位被測(cè)零件時(shí)，也有重要的應(yīng)用。制造過(guò)程中的物體測(cè)量也會(huì)應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)，常見(jiàn)的測(cè)量應(yīng)用包括：齒輪、接插件、汽車(chē)零部件等。

      另外，在智能制造和檢驗(yàn)的過(guò)程中，可進(jìn)一步改進(jìn)模式識(shí)別技術(shù)，從而使得故障識(shí)別更加精確和高效。例如，在軸承故障的檢測(cè)中，基于局部均值分解（local mean decomposition，LMD）能量矩概念，針對(duì)故障振動(dòng)信號(hào)特征值的相互內(nèi)在聯(lián)系，將LMD能量矩與變量預(yù)測(cè)模型模式識(shí)別相結(jié)合，從而得到一種軸承故障智能診斷的新方法。其次，在熒光磁粉無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，使用一種電荷耦合器件（charge coupled device，CCD）圖像獲取系統(tǒng)進(jìn)行圖像采集，然后使用相關(guān)算法進(jìn)行圖像處理和模式識(shí)別，可以更準(zhǔn)確地檢測(cè)表面缺陷的類型和程度。此外，基于系統(tǒng)健康指標(biāo)，構(gòu)建新的模式識(shí)別技術(shù)，從而得到一種可用于系統(tǒng)故障檢測(cè)和診斷的有效的方法。

未完待續(xù)......