[发明专利]用于产品检验的自动学习方法及系统

权利要求书

1.一种自动学习系统，用于产品检验，其中，

所述自动学习系统包括：

训练系统，生成学习数据，所述学习数据被用于学习检验产品的缺陷的人工神经网络，以及

检验系统，基于生成的学习数据而学习所述人工神经网络，并且使用学习的人工神经网络来检验所述产品是否有缺陷。

2.根据权利要求1所述的自动学习系统，其中，

所述检验系统，

基于用作所述学习数据的正常产品的拍摄图像对所述人工神经网络执行无监督学习，并且使用经无监督学习的人工神经网络来检验所述产品是否有缺陷。

3.根据权利要求2所述的自动学习系统，其中，

所述训练系统，

从所述检验系统获取检验后的产品的拍摄图像，基于获取的拍摄图像生成所述学习数据并将生成的所述学习数据周期性地提供至所述人工神经网络。

4.根据权利要求3所述的自动学习系统，其中，

所述检验系统，

基于所提供的学习数据中的正常产品的拍摄图像和未分类产品的拍摄图像对所述人工神经网络执行监督学习，并且使用经监督学习的人工神经网络来检验所述产品是否有缺陷。

5.根据权利要求4所述的自动学习系统，其中，

所述训练系统，

分析检验后的产品中不良产品的缺陷的图案，并且基于所分析的缺陷的图案生成学习数据。

6.一种自动学习方法，利用包括检验系统和训练系统的自动学习系统进行用于产品检验的自动学习，其中，

所述自动学习方法包括如下步骤：

利用训练系统生成学习数据，所述学习数据被用于学习检验产品的缺陷的人工神经网络，

利用检验系统基于生成的学习数据而学习所述人工神经网络，以及

利用检验系统使用学习的人工神经网络检验所述产品是否有缺陷。

7.根据权利要求6所述的自动学习方法，其中，

学习所述人工神经网络的步骤，包括如下步骤：

基于用作所述学习数据的正常产品的拍摄图像对所述人工神经网络执行无监督学习；

检验所述产品是否有缺陷的步骤，包括如下步骤：

通过使用经无监督学习的人工神经网络来检验所述产品是否有缺陷。

8.根据权利要求7所述的自动学习方法，其中，

生成所述学习数据的步骤，包括如下步骤：

从所述检验系统获取检验后的产品的拍摄图像，以及

基于获取的拍摄图像生成所述学习数据并将生成的所述学习数据周期性地提供至所述人工神经网络。

9.根据权利要求8所述的自动学习方法，其中，

学习所述人工神经网络的步骤，包括如下步骤：

基于所提供的学习数据中的正常产品的拍摄图像和未分类产品的拍摄图像对所述人工神经网络执行监督学习，

检验所述产品是否有缺陷的步骤，包括如下步骤：

通过使用经监督学习的人工神经网络来检验所述产品是否有缺陷。

10.根据权利要求9所述的自动学习方法，其中，

生成所述学习数据的步骤，包括如下步骤：

分析检验后的产品中不良产品的缺陷的图案，以及

基于所分析的缺陷的图案生成学习数据。

11.一种计算机可读记录介质，其中，记录有用于执行根据权利要求6所述的自动学习方法的程序。

12.一种计算机程序，其中，通过自动学习系统执行，并且存储在介质中以执行根据权利要求6所述的自动学习方法。