본 출원인 은 그 다음 에 인공 적 인 미비점 들 을 통해 얻 어 지 게 되 는 결과 및 실제 파이프 들 상 에 존재 하 는 일련 의 미비점 들 을 통해 얻 어 지 게 되 는 결과 를 조합 하 였 는데 , 여기 서 이러 한 미비점 들 은 제조 과정 이후 에 수행 되 는 측정 들 로부터 정확 하 게 알 수 있 는 것 들 이 다 . 이러 한 제 3 단계 는 신경망 의 최종 버전 의 유효 성 검사 를 가능 하 게 한 것 이 다 . 이러 한 버전 은 제조 모니터링 을 위해 조작 상 유용 한 것 으로 증명 되 었 다 . 그러나 , 새롭 거나 또는 변형 된 설정 에서 구현 될 때 , " 취급 해야 할 전반 적 인 범위 의 미비점 들 을 커버 하 는 약 10 개 의 인공 샘플 을 이용 하 는 "" 캘 리브레 이 션 "" 을 수행 하 는 것 이 현재 필요 하 다 . 물론 ", 최적 화 는 그 다음 에 이어진다 .