公开(公告)号：CN117785522A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311278531.2

申请日：2023-09-28

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： F·J·C·孔德萨 ,  D·T·威尔莫特 ,  I·巴塔洛夫 ,  J·D·希梅多 ,  B·阿扎里 ,  林婉怡 ,  P·拉德

IPC: G06F11/07 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 提供了利用经训练机器学习模型执行根本原因分析的方法和系统。使用经训练的机器学习模型来对制造过程执行根本原因分析的方法和系统。提供了被训练来预测无故障部件的测量的预先训练的机器学习模型。所述预先训练的模型在如由多个制造站处的多个传感器测量的关于制造部件的物理特性的训练测量数据上进行训练。利用经训练的模型，然后接收来自传感器的关于制造部件和站的测量数据。该新的测量数据集通过预先训练的模型反向传播，以确定新的测量数据的绝对梯度的量值。然后基于该绝对梯度的量值确定根本原因。在其他实施例中，基于在使用模型的部件的预测测量数据集和实际测量数据之间确定的损失来标识根本原因。

公开(公告)号：CN116894799A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310376448.2

申请日：2023-04-10

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： L·贝格尔 ,  F·J·卡布里塔孔德萨 ,  R·胡特马彻 ,  J·科尔特 ,  N·T·P·吴 ,  F·谢赫勒斯拉米 ,  D·T·威尔莫特

IPC: G06T5/50 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T7/90

Abstract: 提供了用于域泛化的数据增强。公开了用于生成机器学习模型的训练数据以获得该模型的更好性能的方法和系统。从图像数据库中选择源图像连同目标图像。利用图像分割器以源图像来生成具有前景区域和背景区域的源图像分割掩模。对目标图像执行相同的操作，以生成具有前景区域和背景区域的目标图像分割掩模。基于掩模确定源图像和目标图像的前景和背景。从目标图像中移除目标图像前景，并将源图像前景插入到目标图像中以创建具有源图像前景和目标图像背景的增强图像。更新机器学习模型的训练数据以包括该增强图像。