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摘要：本发明涉及确定估计的拧紧类别的正确性。本发明提供了一种用于确定由经训练的多标签机器学习模型估计的由拧紧工具10执行的拧紧操作的拧紧类别的正确性的装置20，35的方法。该确定基于在施加到紧固件25的拧紧特性方面评估是否存在获取的至少一个拧紧类别是不正确的指示，并且如果是，则提供指示出ML模型对至少一个拧紧类别的估计是不正确的警报。
主权项：1.一种用于确定由经训练的多标签机器学习模型估计的由拧紧工具10执行的拧紧操作的拧紧类别的正确性的装置20，35的方法，所述方法包括：响应于测量到的至少一组由拧紧工具10拧紧的紧固件25的扭矩和角度值提供给机器学习模型，获取S201由经训练的机器学习模型估计的至少两个拧紧类别，所述拧紧类别标识施加到紧固件25的拧紧特性；在施加到紧固件25的拧紧特性方面，评估S202获取的至少两个拧紧类别之间是否存在冲突；并且如果是：提供S203指示出机器学习模型对所述至少两个拧紧类别的至少一个的估计是不正确的警报。
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权利要求：
百度查询： 阿特拉斯·科普柯工业技术公司 确定估计的拧紧类别的正确性
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