[发明专利]一种基于深度神经网络的产品质量检测方法在审
| 申请号： | 202010425417.8 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111753876A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 李尚勇;谢德威;王雪涛;惠伟 | 申请（专利权）人： | 海克斯康制造智能技术（青岛）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛联智专利商标事务所有限公司 37101 | 代理人： | 曹艳芳 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的产品质量检测方法，包括以下步骤：S1、采集传感器的数据并进行归一化处理后得到数据矩阵；S2、将步骤S1中的数据矩阵转化为M*N*H的三维空间数据；其中H维度中包括传感器数据和三个人工特征向量；S3、步骤S2中三维空间数据依次卷积层和连接层得到二维数据；S4、将步骤S3中的二维数据输入softmax层后得到向量S，并根据向量S判断产品质量。本发明在时间关联上可以达到类似循环神经网络的效果，而且比循环神经网络如LSTM等更容易收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 产品质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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