[發明專利]用于產品檢驗的自動學習方法及系統

在審

• 申請號: 202080024047.5
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN113632140A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 金正燮;金柔貞
• 申請（專利權）人: 樂人株式會社
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08
• 代理公司: 成都超凡明遠知識產權代理有限公司 51258
• 代理人: 魏彥

1.一種自動學習系統，用于產品檢驗，其中，

所述自動學習系統包括：

訓練系統，生成學習數據，所述學習數據被用于學習檢驗產品的缺陷的人工神經網絡，以及

檢驗系統，基于生成的學習數據而學習所述人工神經網絡，并且使用學習的人工神經網絡來檢驗所述產品是否有缺陷。

2.根據權利要求1所述的自動學習系統，其中，

所述檢驗系統，

基于用作所述學習數據的正常產品的拍攝圖像對所述人工神經網絡執行無監督學習，并且使用經無監督學習的人工神經網絡來檢驗所述產品是否有缺陷。

3.根據權利要求2所述的自動學習系統，其中，

所述訓練系統，

從所述檢驗系統獲取檢驗后的產品的拍攝圖像，基于獲取的拍攝圖像生成所述學習數據并將生成的所述學習數據周期性地提供至所述人工神經網絡。

4.根據權利要求3所述的自動學習系統，其中，

所述檢驗系統，

基于所提供的學習數據中的正常產品的拍攝圖像和未分類產品的拍攝圖像對所述人工神經網絡執行監督學習，并且使用經監督學習的人工神經網絡來檢驗所述產品是否有缺陷。

5.根據權利要求4所述的自動學習系統，其中，

所述訓練系統，

分析檢驗后的產品中不良產品的缺陷的圖案，并且基于所分析的缺陷的圖案生成學習數據。

6.一種自動學習方法，利用包括檢驗系統和訓練系統的自動學習系統進行用于產品檢驗的自動學習，其中，

所述自動學習方法包括如下步驟：

利用訓練系統生成學習數據，所述學習數據被用于學習檢驗產品的缺陷的人工神經網絡，

利用檢驗系統基于生成的學習數據而學習所述人工神經網絡，以及

利用檢驗系統使用學習的人工神經網絡檢驗所述產品是否有缺陷。

7.根據權利要求6所述的自動學習方法，其中，

學習所述人工神經網絡的步驟，包括如下步驟：

基于用作所述學習數據的正常產品的拍攝圖像對所述人工神經網絡執行無監督學習；

檢驗所述產品是否有缺陷的步驟，包括如下步驟：

通過使用經無監督學習的人工神經網絡來檢驗所述產品是否有缺陷。

8.根據權利要求7所述的自動學習方法，其中，

生成所述學習數據的步驟，包括如下步驟：

從所述檢驗系統獲取檢驗后的產品的拍攝圖像，以及

基于獲取的拍攝圖像生成所述學習數據并將生成的所述學習數據周期性地提供至所述人工神經網絡。

9.根據權利要求8所述的自動學習方法，其中，

學習所述人工神經網絡的步驟，包括如下步驟：

基于所提供的學習數據中的正常產品的拍攝圖像和未分類產品的拍攝圖像對所述人工神經網絡執行監督學習，

檢驗所述產品是否有缺陷的步驟，包括如下步驟：

通過使用經監督學習的人工神經網絡來檢驗所述產品是否有缺陷。

10.根據權利要求9所述的自動學習方法，其中，

生成所述學習數據的步驟，包括如下步驟：

分析檢驗后的產品中不良產品的缺陷的圖案，以及

基于所分析的缺陷的圖案生成學習數據。

11.一種計算機可讀記錄介質，其中，記錄有用于執行根據權利要求6所述的自動學習方法的程序。

12.一種計算機程序，其中，通過自動學習系統執行，并且存儲在介質中以執行根據權利要求6所述的自動學習方法。