Uporaba umetne inteligence pri končni kontroli kvalitete elektromotorjevMlinarič, Jernej (Avtor) končna kontrola kakovostielektromotorjistrojno učenjeumetna inteligencaprenos znanjanevronske mreževibracijezvokČlanek obravnava sodobne pristope h končni kontroli kakovosti (angl. End of Line – EoL) elektromotorjev z uporabo umetne inteligence. EoL predstavlja zadnjo stopnjo preverjanja izdelka v proizvodnem procesu. Predstavljene so metode strojnega učenja (angl. Machine Learning), ansambelski modeli (angl. Ensembles), prenos znanja (angl. Transfer Learning) in nevronske mreže za analizo vibracijskih in zvočnih signalov, ki poenostavijo diagnostične postopke, zmanjšajo odvisnost od ekspertnega znanja ter izboljšajo prilagodljivost industrijskih EoL-sistemov. Rezultati uporabe opisanih metod kažejo na večjo robustnost diagnostike in krajši čas uvajanja novih tipov elektromotorjev v proizvodnjo.20262026-08-31 15:08:19Članek v reviji186389UDK: 621:338.45:004.8ISSN pri članku: 1318-7279COBISS_ID: 269956099sl