T/TCCT003—2022ICS17.020 CCSA50 TCCT 基于人工智能算法的设备计量方法 Measuringmethodappliedtoartificialintelligencealgorithm-basedequipment 2022-10-16发布 2022-12-30实施 天津市质检服务商会  发布天津市质检服务商会团体标准 全国团体标准信息平台 T/TCCT003—2022 I目次 前言...............................................................................II 1范围.............................................................................1 2规范性引用文件...................................................................1 3术语和定义.......................................................................1 4概述.............................................................................3 5计量性能要求.....................................................................3 5.1测量示值误差.................................................................3 5.2漏检率.......................................................................4 5.3误检率.......................................................................4 5.4准确率.......................................................................4 6计量条件.........................................................................5 6.1环境条件.....................................................................5 6.2测量标准及其他设备...........................................................5 7计量方法.........................................................................5 7.1计量前准备...................................................................5 7.2计量过程.....................................................................6 附录A（资料性）应用实例.............................................................8 全国团体标准信息平台 T/TCCT003—2022 II前言 本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规 定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由天津市质检服务商会提出并归口。 本文件主要起草单位：天津量传计量检测技术有限公司、天津福莱迪科技发展有限公司、北京 量传计量技术服务有限公司、德中（天津）技术发展股份有限公司、奥测世纪（北京）技术股份有 限公司、天津励测检测技术服务有限公司 本文件参与起草单位：中国电子技术标准化研究院、中国电子质量管理协会、中国出入境检验 检疫协会、国家水运工程检测设备计量站、天津市标准化研究院、天津市工商业联合会标准化工作 委员会、天津港（集团）有限公司计量中心站、上海感图网络科技有限公司、江苏昆华智能科技有 限公司、津海威视技术（天津）有限公司 本文件主要起草人：朱凯、姜晓丹、朱奎锋、郝继博、洪少彬、陈泽、张庆庆、丁兆旭、曹新、 候智全、杨智宝、李勃、张琳、韩鸿胜、范旭、于静、付卫国、朱磊、张伟、胡煜 全国团体标准信息平台 T/TCCT003—2022 1基于人工智能算法的设备计量方法 1范围 本文件规定了一种应用在以人工智能算法为基础的设备计量方法。 2规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用 文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单） 适用于本文件。 GB3101-1993有关量、单位和符号的一般原则 GB/T4883-2008数据的统计处理和解释正态样本离群值的判断和处理 GB/T5271.28-2001信息技术词汇第28部分:人工智能基本概念与专家系统 GB/T8170-2008数值修约规则与极限数值的表示和判定 JJF1001-2011通用计量术语及定义 JJF1059.1-2012测量不确定度评定与表示 JJF1094-2002测量仪器特性评价 3术语和定义 JJF1001-2011《通用计量术语及定义》和GB/T5271.28-2001《信息技术词汇第28部分: 人工智能基本概念与专家系统》确定的术语与定义以及下列术语适用于本标准。 3.1 人工智能设备artificialintelligencedevice 人工智能设备通常是以人工智能算法为核心，以计算机自动化设备为基础，以网络通讯为连接 开发的一套计算机设备。 3.2 认知建模cognitivemodeling 通过信息处理对人类的感知、动作、记忆和推理建模。 3.3 图像识别imagerecognition 通过功能单元对图像、图像的构成对象、这些对象的特征和对象间的空间关系的感知与分析。 3.4 语音识别speechrecognition 通过功能单元对人的语音所表示信息的感知和分析。 3.5 机器视觉machinevision 计算机视觉在机器、机器人、过程或质量控制中的应用。 3.6 对象（对于人工智能）object（artificialintelligence） 具有一种或多种属性的物理或概念实体。 3.7 模式（用于人工智能）pattern（inartificialintelligence） 全国团体标准信息平台 T/TCCT003—2022 2一组特征及其相互关系，用来识别在给定背景中的实体。 3.8 单位制systemofunits 对于给定量制的一组基本单位、导出单位、其倍数单位和分数单位及使用这些单位的规则。 3.9 计量metrology 实现单位统一、量制准确可靠的活动。 3.10 被测量measurand 拟测量的量。 3.11 计量图metrologydiagram 表示示值与对应测量结果关系的图形。 3.12 计量曲线metrologycurve 表示示值与对应测得值间关系的曲线。 3.13 图像生成imagegeneration 从现有数据集生成图像的过程。 3.14 计量溯源性metrologicaltraceability 通过文件规定的不间断的计量链，测量结果与参照对象联系起来的特性，计量链中的每项计量 均会引入测量不确定度。 3.15 测量结果measurementresult 与其他有用的相关信息一起赋予被测量的一组量值。 3.16 测量误差measurementerror 测得的量值减去参考量值。 3.17 测量标准measurementstandard 具有确定的量值和相关联的测量不确定度，实现给定量定义的参照对象。 3.18 实物标准器physicalstandard 具有足够均匀和稳定的特定特性的测量标准，其特性被证实适用于测量中或标称特性检查中的 预期用途。 3.19 参考模型referencemodel 用于定义系统测试要求的标准化的模型。 3.20 多通道融合multi-imagefusion 采集不同光学环境下的相同被检对象视觉信息，获取该对象不同特征进行融合。 3.21 缺陷知识库DefectKnowledgeBase 按照缺陷的各种相关属性及其关系，构建一个缺陷知识库。 3.22 模板推荐TemplateRecommendation 根据分析被检对象的属性，自动推荐缺陷检测模板。 全国团体标准信息平台 T/TCCT003—2022 33.23 少样本学习Few-shotLearning 是从已有缺陷知识库数据集中学习知识，将其应用到新被检对象的模型训练中。 3.24 主动学习ActiveLearning 对智能设备推理的结果进行分类，让人工再次确认和审核，并且将人工修正过的数据再次进行 模型训练。 3.25 学习平台LearningPlatform 收集和存储智能设备的数据，凭借各种学习方法，从数据中提炼模型的平台。 4概述 人工智能是表现出与人类智能（如推理