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扎實的樣本數據是實現精準機器判斷的前提。接下來，我們繼續為大家介紹機器判斷的另外兩大核心環節：特征庫學習與在線判斷，同時說明特征庫學習中的關鍵分析方法。
1.信號處理與機器學習算法靈活排列組合、按需選擇；自動完成特征提取與優選，輸出適配的算法;支持產品打分分級，實現更精細化的質量管控；散點圖、統計圖可視化呈現分析結果，更易解讀;自動生成測試樣本庫，提升學習與驗證效率。
2.散點圖可直觀評估機器判斷結果與人工分級結果的對應關系，圖中紅、藍、青色分別代表人工分級的不合格品、良品、合格品，縱坐標機器判斷分值越高，產品合格可能性越大。統計圖則對散點圖數據做統計分析，可調節上下閾值查看不同判斷結果，為后續在線判斷提供分級支撐，生產中也可按需靈活設置接受分值，實現產品質量分級把控。
1.掃碼即可啟動檢測，檢測數據快捷存儲；支持 PLC 聯動，適配產線流水化操作； 模塊化設計，可輕松更新特征庫，提升判斷準確率；支持多產線設備共用，兼顧經濟性與高效性； 靈活設置產品分級分數線，保障批次質量統一性；配套數據庫管理功能，數據查詢與檢索更便捷
2.從樣本庫搭建到特征庫智能學習，再到產線在線判斷，異音機器判斷的三大環節銜接緊密、高效協同，既解決了人工判斷的痛點，又能實現產品質量的精細化、標準化管控，適配各類產線的實際檢測需求。
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