Uporaba umetne inteligence pri končni kontroli kvalitete elektromotorjev
Jernej Mlinarič, mag. inž., Inštitut Jožef Stefan, Ljubljana
Ventil 32 (2026) 1 / Recenzirani članki / Strokovni članek – 1.04
Izvleček:
Članek 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.
Ključne besede:
končna kontrola kakovosti, elektromotorji, strojno učenje, umetna inteligenca, prenos znanja, nevronske mreže, vibracije, zvok
Copyright (c) 2026 Jernej Mlinarič
To delo je licencirano pod mednarodno licenco
Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0.
Razen kjer ni drugače navedeno, so članki v
tej reviji objavljeni pod mednarodno licenco
Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0.