祝海威

【摘 要】KNIME是一个用户友好、有丰富功能的开源数据集成、数据处理、数据分析和数据勘探平台。当前学术文献对KNIME软件的研究，特别是在图像挖掘领域较少。文章在此背景下通过案例研究，调查KNIME在图像挖掘领域的业务潜力，为在智能工厂中使用图像挖掘应用程序提供重要参考依据。

【关键词】KNIME;图像挖掘;边缘计算

【中图分类号】TP39 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）03-0192-04

1 KNIME概况

生产质量的图像挖掘是从海量的图像数据中挖掘出有效的模型、关联、规则、变化、不规则规律，用以改善生产质量和管理过程。智能工厂对图像数据的处理能力要求很高，因此图像挖掘在智能工厂生产质量管理的运用将成为工厂升级发展的新方向。智能工厂最常见的内部目标就是提高产品质量和资产利用率。以风力涡轮机为例，利用图像识别与机器学习技术，通过运算算法进行分析，可以让质量控制过程实现自动化，从而快速识别生产异常。文章选取KNIME数据挖掘软件，通过案例验证软件在图像挖掘中的适用范围。内容考虑基于以下问题：①KNIME在生产质量管理的图像挖掘领域有哪些潜力？②哪种算法适用于生产质量管理的KNIME图像挖掘？

2 基本概念

考虑KNIME软件在生产质量管理的图像挖掘潜力问题，需要将图像挖掘结果对智能工厂的影响作为参考条件，有效提高智能工厂的效率，可以理解为KNIME软件在图像挖掘上的潜力。因此，需要架构一个图像挖掘应用流程对问题进行分析。本文对概念进行分析，并依据概念构成实验模型。……