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龍圖騰網(wǎng)恭喜鄭芳田申請(qǐng)的專利使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬量測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113971365B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110458621.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬量測(cè)方法是由鄭芳田;謝昱銘;王丹汝;彭琍瑄;林晉逸設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-04-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬量測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvolutionalNeuralNetwork；CNN的虛擬量測(cè)方法。在本方法中，使用一動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整DynamicTimeWarping；DTW演算法來(lái)刪除不相似的制程數(shù)據(jù)，并將制程數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度調(diào)整為同樣長(zhǎng)度，以使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可被用來(lái)進(jìn)行虛擬量測(cè)。本發(fā)明實(shí)施例的虛擬量測(cè)模型包含多個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和一個(gè)推估模型，其中此些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多個(gè)輸入分別為制程數(shù)據(jù)的各參數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)，此些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多個(gè)輸出為推估模型的輸入。

本發(fā)明授權(quán)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬量測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬量測(cè)方法，其特征在于，包含：獲得多組制程數(shù)據(jù)，其中該些組制程數(shù)據(jù)是在一生產(chǎn)機(jī)臺(tái)處理多個(gè)工件時(shí)所使用或產(chǎn)生，該些組制程數(shù)據(jù)是以一對(duì)一的方式對(duì)應(yīng)至該些工件，每一該些組制程數(shù)據(jù)包含多個(gè)參數(shù)的數(shù)值，每一該些參數(shù)的數(shù)值為分別對(duì)應(yīng)至該些工件的多組時(shí)序數(shù)據(jù)；對(duì)該些組制程數(shù)據(jù)進(jìn)行一數(shù)據(jù)對(duì)整的操作，該數(shù)據(jù)對(duì)整的操作包含：對(duì)每一該些參數(shù)的每一該些組時(shí)序數(shù)據(jù)的一數(shù)據(jù)長(zhǎng)度進(jìn)行一次數(shù)分配計(jì)算，而獲得一數(shù)據(jù)出現(xiàn)次數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的分布，其中每一該些參數(shù)的該些組時(shí)序數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為一參考數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；對(duì)每一該些參數(shù)的該些組時(shí)序數(shù)據(jù)中具有該參考數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行平均計(jì)算，而獲得每一該些參數(shù)的一組參考時(shí)序數(shù)據(jù)；使用一動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整演算法來(lái)計(jì)算每一該些參數(shù)的每一該些組時(shí)序數(shù)據(jù)與其對(duì)應(yīng)的參考時(shí)序數(shù)據(jù)間的一距離；設(shè)定一距離門檻值；當(dāng)該距離大于該距離門檻值時(shí)，刪除對(duì)應(yīng)至該距離的制程數(shù)據(jù)；以及進(jìn)行一數(shù)據(jù)長(zhǎng)度調(diào)整操作，以在每一該些參數(shù)的每一該些組時(shí)序數(shù)據(jù)的一最后數(shù)據(jù)點(diǎn)后，重復(fù)增加具有該最后數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值的至少一數(shù)據(jù)點(diǎn)，直到每一該些參數(shù)的該每一該些組時(shí)序數(shù)據(jù)的該數(shù)據(jù)長(zhǎng)度等于該些組制程數(shù)據(jù)的一最長(zhǎng)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；獲得該些工件的多個(gè)實(shí)際量測(cè)值；進(jìn)行一建模操作，以使用該些組制程參數(shù)數(shù)據(jù)和該些實(shí)際量測(cè)值來(lái)建立一虛擬量測(cè)模型，其中該虛擬量測(cè)模型包含至少一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；以及對(duì)又一工件的又一組制程數(shù)據(jù)進(jìn)行該數(shù)據(jù)對(duì)整的操作后，輸入該又一工件的該又一組制程數(shù)據(jù)至該虛擬量測(cè)模型，以計(jì)算出該又一工件的一虛擬量測(cè)值。

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