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Minitab在破坏性MSA分析中的应用与三天课程概览

下载需积分: 9 | 5.82MB | 更新于2024-08-21 | 82 浏览量 | 3 下载量 举报 收藏
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这篇资源主要介绍了如何使用Minitab软件进行破坏性测量系统分析(MSA),这是一种用于评估测量系统的精确度和一致性的方法。在三天的课程中,参与者将学习到如何有效地运用Minitab来执行关键的统计分析任务。 首先,破坏性MSA涉及到选择一个已知条件的制造过程样本,并由现场的实际测量人员进行多次测量。通过对这些测量结果的平均值和标准差的计算,可以评估测量的一致性。接下来,进行偏差计算和变异性分离,以识别潜在的系统误差来源。基于这些分析结果,可以判断测量系统的性能是否满足要求,并据此采取相应的改进措施。在整个过程中,记录保存是至关重要的,以便后续的参考和审计。 Minitab是一个强大的统计分析软件,因其用户友好的界面和广泛的应用而在质量管理领域受到欢迎。它在6Sigma方法论中扮演了重要角色,能支持数据计算、分析和图形化展示。Minitab的功能包括计算器、数据生成、概率分布、矩阵运算、各种统计分析(如基本统计、回归分析、方差分析、实验设计、控制图、可靠性分析等)、图形分析(如直方图、散点图、时间序列图等)以及多种其他高级分析方法。 课程内容分为两天,第一天主要讲解Minitab的基本界面和操作,以及常用图形的创建,如特性要因图、柏拉图、散布图、直方图、时间序列图等。下午则深入到统计过程控制(SPC),如Box-Cox转换、Xbar-R、Xbar-S、I-MR-R/S、P、NP、C图表的使用。第二天的课程聚焦于能力分析,包括正态、泊松、组间/组内以及Weibull分布的能力分析,同时涵盖了基础统计分析,如描述统计、各种类型的T测试、比率测试、相关分析以及正态分布检验。最后,课程还涉及了MSA中的重复性和再现性分析,这是评估测量系统稳定性和一致性的重要部分。 这个Minitab三天课程旨在使学员能够熟练掌握利用Minitab进行破坏性MSA的方法,从而提升测量系统的质量和可靠性。通过这样的培训,参与者将有能力进行更准确的数据分析,对生产过程的改进提供有力支持。

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一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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