[发明专利]用于产品检验的自动学习方法及系统

说明书

提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统，用于产品检验的自动学习系统可包括：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。

技术领域

本说明书公开的实施例涉及一种用于产品检验的自动学习方法及系统，更详细而言，涉及一种自动学习方法及系统，其可快速有效地学习以执行在生产线上使用人工智能的产品检验。

本研究是根据科技信息通信部和信息通信规划与评估研究所的全球软件专业企业发展项目的研究成果进行的(IITP-2019-0-01423-002)。

背景技术

随着计算技术的发展，机器学习的应用增加。尤其是近年来，在机器学习中，以人工神经网络为代表的深度学习技术发展迅速，并且在多种产业现场的应用案例不断增多。即使在制造领域，人工神经网络也创新地改变制造现场。

虽然现有的基于规则(Rule)的测试方式无法检测生产线上发生的非典型不良，但人工神经网络可以向人类一样提取非典型不良。过去，人类在产品的生产线上直接对非典型不良进行不良判断，但现在，通过使用应用人工神经网络的机器视觉来判断产品的不良与否并应用的示例越来越多。

另外，为了识别是否不良，需要人工神经网络的学习过程。即通常，获取在生产过程中可能发生的不良产品的图像，并使用获取的不良产品的图像以监督学习方式学习人工神经网络。

然而，由于生产过程中产品的不良率通常非常低，因此存在难以获取用于学习人工神经网络的不良产品的图像，并且学习人工神经网络需要很长时间的问题。

与此相关，作为现有技术文献的韩国专利公开第10-2000-0087346号涉及互联网人工智能学习及管理方法。描述了如下内容，通过互联网对教师和学习者进行注册，教师可以创建并使用想使用的出题和试题，学习者通过从问题数据库中提题进行学习，并且精确地评估其学习结果，但是无法迅速执行人工智能的学习。

因此，需要为了解决如上所述的问题点的技术。

另一方面，前述的背景技术是发明人为推导本发明而拥有的，或者是推导本发明的过程中学到的技术信息，不能说一定是在申请本发明前向公众公开的公知技术。

发明内容

要解决的技术问题

本说明书公开的实施例的目的在于，提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统。

本说明书公开的实施例的目的在于，提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统。

本说明书公开的实施例的目的在于，提出一种通过组合无监督学习方法和监督学习方法来执行产品检验的自动学习方法及系统。

本说明书公开的实施例的目的在于，提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统，通过基于正常产品的图像优先执行无监督学习来识别正常产品的同时，累积除了正常产品以外的未分类产品的图像。

本说明书公开的实施例的目的在于，提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统，通过对未分类产品的拍摄图像执行监督学习来精确地检验不良与否。

本说明书公开的实施例的目的在于，提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统，基于未分类产品的拍摄图像生成用于识别不良产品的学习图像并学习。

用于解决问题的手段

作为用于解决上述技术问题的技术手段，根据一实施例，在用于产品检验的自动学习系统中，可包括：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。