迁移学习监控模型

跨域保持准度

通过迁移学习解决增材制造在线监控中的领域偏移问题，使模型在新工况下仍能可靠运行。

Huaqing, Zhang · 赵志斌 · 王晨溪 · 张兴武 · 陈雪峰

Additive Manufacturing 2024

技术优势

跨域不降智

通过迁移学习解决领域偏移，让模型在新工况下仍能可靠监控，增强监控系统的鲁棒性与可靠性。

环境变化也能扛

迁移学习缓解了环境因素导致的模型失效，使监控在实际工厂环境中不至于突然失灵。

应用场景

• 增材制造在线监控：让在线监控模型在新工况下不失效，减少人工质检依赖。
• 材料挤出工艺：为材料挤出工艺提供跨环境稳定的过程监控能力。
• 工业传感网络：让传感网络采集的数据在不同场景下都能被准确解读。
• 过程控制系统：让过程控制系统在新工况下仍能做出准确决策。