广东绿禾电气科技有限公司
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电子产品在生产过程中需进行产品检测,以故障指示器的检测为例,结合深度信念网络(DBN)技术实现了自动检测。深度信念网络由于其具有无监督预训练的优势,将其应用于实际系统,对现场的故障指示器视频图像的动作状态进行了分类实验。实验结果表明:深度信念网络分类算法相比于支持向量机(SVM)分类算法和BP分类算法有明显的优势,正确识别率达到了100%。该算法在产品检验的应用中满足生产测试的要求,且降低了人工测试的劳动强度,缓解了视觉疲劳问题。
在产品生产过程中,产品的质量是否合格需要安排专人进行检测,而相当一部分电子产品的检测问题往往是检测产品在某种条件下的动作状态是否正确。当检测员长期检测某产品的状态时,可能会因视觉疲劳而漏检,造成不合格产品进入下一个流程。