寻找一种 SOP 质量的多次视觉检查的限制我有一种情况，我有一些操作员对我也相应地适合我的视觉系统的对象进行评级。 这样做的结果应该是经过训练的视觉系统将拒绝产品放入拒绝箱中，并在接受箱中接受产品。 由于这些产品很难评级，因此可以在拒绝箱中接受产品，但反之则不行，因为我们试图限制这种情况。
在这个例子中，我的操作员对一个名为 Y1 的特定质量类别进行评分，其中我的视觉系统有六种不同的检查，以数字评分 Y1，见下图：
标准是查看数据，然后缩小限制，如图所示，直到接受箱中没有不合格产品，但我认为我们可以做得更聪明。
如果视觉系统只有一次检查，那么我会创建一个 ROC 曲线来找到一个极限，但是我没有多维的经验，我很难弄清楚如何在 jmp 中聪明地做到这一点。 如果你也知道如何做这个说明，那么请赐教。 我附上了一个匿名化的数据集。
最好的问候 Søren
分析美国能源部图形回复：寻找一种 SOP 质量的多次视觉检查的限制您应该使用拟合模型来构建多维物流模型，并针对您的假阳性/阴性率对其进行优化。
