（1）印刷機臺專家系統(tǒng)
通過大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析對人機料法環(huán)等生產(chǎn)要素和產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，形成對產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量狀態(tài)的預(yù)估，從而達到最優(yōu)最穩(wěn)定的生產(chǎn)狀態(tài)，提高生產(chǎn)效率的目標。
（2）質(zhì)量閉環(huán)控制系統(tǒng)
質(zhì)量閉環(huán)控制系統(tǒng)利用AI能夠快速分析和處理大量數(shù)據(jù)，包括原材料、生產(chǎn)環(huán)境、產(chǎn)品檢驗等各方面數(shù)據(jù)，通過訓練機器學習模型可以獲得對生產(chǎn)流程更精確和準確的預(yù)測，從而優(yōu)化整個生產(chǎn)流程，實現(xiàn)實時監(jiān)測和分析。達到降低生產(chǎn)成本、加快生產(chǎn)周期、提高生產(chǎn)效益的目標。
（3）深度學習缺陷分類分級系統(tǒng)
隨著深度學習算法的不斷發(fā)展，其在印刷缺陷分類和分級項目中的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果。深度學習算法在通用測試集上的分類效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，這為印刷缺陷檢測提供了新的解決方案。因此，將深度學習算法應(yīng)用到印刷缺陷的分類、分級項目上，有助于提高印刷品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率，同時也為企業(yè)降低生產(chǎn)成本和提高市場競爭力。未來隨著深度學習算法的不斷改進和發(fā)展，其在印刷缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。
