（一）基于要求中的一種組合

數(shù)據(jù)記錄分析

以過去變量的值和關(guān)系為基礎(chǔ)，借助大數(shù)據(jù)及數(shù)字化技術(shù)對風險行為的走向進行推斷、預(yù)測。通過解析大量歷史數(shù)據(jù)和分析模型發(fā)現(xiàn)其中的模式和規(guī)律，從而識別出可能存在的風險趨勢及規(guī)律，以此預(yù)測可能出現(xiàn)的風險情況，及時做出相應(yīng)的調(diào)整與處理。

數(shù)據(jù)檢索

在大量歷史數(shù)據(jù)庫中，對某一對象進行針對性搜索，根據(jù)要求對風險進行評估和分析，發(fā)現(xiàn)存在的風險和趨勢，并作出相應(yīng)的處理。

技術(shù)指標分析

將存在的或可能的問題進行篩選，僅保留有實質(zhì)意義的各組數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)進行風險預(yù)測分析。

經(jīng)驗教訓法則分析

通過以往經(jīng)歷進行發(fā)現(xiàn)，記錄和分析不同情況下的歷史風險、風險影響和風險趨勢，以期對當前類似風險進行識別和預(yù)測。

數(shù)據(jù)可視化

以易于閱讀和理解的形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，通過圖表、流程圖、折線圖等可視化表現(xiàn)形式，將復(fù)雜的大量的文字、數(shù)據(jù)和信息整理展示，借助可視化的形式來更好的識別風險。

模糊分析

將模糊邏輯結(jié)合統(tǒng)計分析，用于給定變量內(nèi)容、值范圍和函數(shù)關(guān)系以外的信息進行分析，可以更好的分析不確定的和多變的因素，從而更好的識別風險。

基于規(guī)則的分析

使用規(guī)則或規(guī)則語言，從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和識別出符合規(guī)則的模式，從而改進風險識別的結(jié)果。

（二）另一種組合下的風險識別七種方法

基于仿真和統(tǒng)計模型的風險識別

利用電腦仿真建立一個大量數(shù)據(jù)，并利用統(tǒng)計模型分析數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)推斷出當前系統(tǒng)存在的風險。

基于比較的風險識別

與另一個系統(tǒng)對比，對比其中的差異，以發(fā)現(xiàn)這些差異帶來的風險。

基于規(guī)則的風險識別

制定相關(guān)的監(jiān)管政策和安全技術(shù)規(guī)則，根據(jù)這些規(guī)則來識別系統(tǒng)中的風險。

基于專家系統(tǒng)的風險識別

根據(jù)專家的知識以及經(jīng)驗，建立一個專家系統(tǒng)，用這個系統(tǒng)來推導(dǎo)風險。

基于結(jié)構(gòu)化方法的風險識別

基于系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，分析結(jié)構(gòu)是否滿足安全需求，以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的風險。

借助工具的風險識別

采用相關(guān)的檢測和安全工具，檢測系統(tǒng)中存在的漏洞和攻擊類型，從而探測系統(tǒng)風險。

基于人工智能的風險識別

使用機器學習和深度學習等人工智能技術(shù)，整合風險信息，檢查系統(tǒng)中存在的風險。

二、視覺外觀檢測風險相關(guān)的風險識別方法應(yīng)用

在視覺外觀檢測方面，不同的風險識別方法有著不同的應(yīng)用場景：

數(shù)據(jù)記錄分析：例如在視覺外觀檢測中，可以分析過去的檢測數(shù)據(jù)記錄，像檢測到的不同類型外觀缺陷的頻率、在不同生產(chǎn)批次中的出現(xiàn)規(guī)律等。如果過去數(shù)據(jù)顯示某種外觀缺陷在特定生產(chǎn)環(huán)節(jié)頻繁出現(xiàn)，那么可以預(yù)測未來該環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)同樣的風險，提前做好檢測設(shè)備的校準或者改進生產(chǎn)工藝等措施。

數(shù)據(jù)檢索：當需要對特定的外觀缺陷類型或者特定產(chǎn)品型號的檢測風險進行評估時，可以在歷史數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)的檢測記錄。比如檢索某一批次產(chǎn)品外觀檢測中出現(xiàn)顏色偏差的相關(guān)數(shù)據(jù)，來分析這種顏色偏差風險是否具有普遍性或者特定的影響因素。

技術(shù)指標分析：在視覺外觀檢測設(shè)備中，技術(shù)指標如分辨率、檢測速度、誤判率等是關(guān)鍵的評估因素。通過對這些技術(shù)指標進行分析，可以識別出設(shè)備在檢測過程中的風險。例如，如果分辨率不足，可能導(dǎo)致微小外觀缺陷無法檢測到的風險；如果誤判率過高，會影響產(chǎn)品質(zhì)量控制的準確性。

經(jīng)驗教訓法則分析：檢測人員可以根據(jù)以往的視覺外觀檢測經(jīng)驗，識別當前檢測中的風險。例如，如果之前在檢測某類具有復(fù)雜紋理的產(chǎn)品外觀時容易出現(xiàn)誤判，那么在當前遇到類似產(chǎn)品時就可以提前采取更精細的檢測算法或者增加人工復(fù)核環(huán)節(jié)等措施。

數(shù)據(jù)可視化：將視覺外觀檢測的數(shù)據(jù)進行可視化處理，例如將不同時間段檢測到的外觀缺陷數(shù)量繪制成折線圖，或者將不同類型外觀缺陷的占比用餅圖表示。通過這些可視化圖表，可以直觀地識別出風險的變化趨勢，如某種外觀缺陷的數(shù)量是否突然增加，從而及時采取應(yīng)對措施。

模糊分析：在視覺外觀檢測中，對于一些難以精確界定的外觀缺陷，如表面的輕微粗糙度變化或者顏色的漸變等情況，可以使用模糊分析。它可以綜合考慮多個不確定因素，從而更準確地識別這些復(fù)雜情況下的風險。

基于規(guī)則的分析：根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，如產(chǎn)品外觀的標準規(guī)格、行業(yè)內(nèi)對于外觀缺陷的判定標準等，對視覺外觀檢測結(jié)果進行分析。如果檢測結(jié)果不符合這些規(guī)則，就識別為存在風險。例如，產(chǎn)品表面的劃痕長度超過規(guī)定標準即判定為不合格產(chǎn)品，那么在檢測過程中就依據(jù)這個規(guī)則來識別風險。

對于視覺外觀檢測風險的識別，還可能涉及到其他方法的綜合運用，如將生產(chǎn)流程分析法與上述風險識別方法結(jié)合，考慮整個生產(chǎn)流程中視覺外觀檢測環(huán)節(jié)的前后工序?qū)z測結(jié)果的影響，從而全面地識別風險。像環(huán)境分析法，考慮檢測環(huán)境的光線、溫度、濕度等因素對視覺外觀檢測準確性的影響也是識別風險的重要方面。如果檢測環(huán)境光線不穩(wěn)定，可能會導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差，這就是一個需要識別的風險點。