摘要

随着工业4.0的深入推进，智能工厂对生产精度、效率及自适应能力的要求日益严苛。测试与测量（TM）作为质量保证的核心环节，正逐步从传统物理量校准向结合人工智能理论驱动的算法软件赋能转型。本文旨在系统阐述人工智能算法软件在现代智能工厂测试与测量中的关键作用，解析基于感官数据预处理的原始波形解析算法、深度用于TM系统理论深化的适配权值预测网络及其有限收敛方式阈值失效算法体系实践。