摘要

隨著工業(yè)4.0的深入推進(jìn)，智能工廠對(duì)生產(chǎn)精度、效率及自適應(yīng)能力的要求日益嚴(yán)苛。測(cè)試與測(cè)量（TM）作為質(zhì)量保證的核心環(huán)節(jié)，正逐步從傳統(tǒng)物理量校準(zhǔn)向結(jié)合人工智能理論驅(qū)動(dòng)的算法軟件賦能轉(zhuǎn)型。本文旨在系統(tǒng)闡述人工智能算法軟件在現(xiàn)代智能工廠測(cè)試與測(cè)量中的關(guān)鍵作用，解析基于感官數(shù)據(jù)預(yù)處理的原始波形解析算法、深度用于TM系統(tǒng)理論深化的適配權(quán)值預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)及其有限收斂方式閾值失效算法體系實(shí)踐。