[发明专利]用于OPC数据采集过程的异常图形辨识学习方法在审
| 申请号： | 202310745964.8 | 申请日： | 2023-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN116823757A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 柯顺魁 | 申请（专利权）人： | 上海华力集成电路制造有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/084;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06T7/62 |
| 代理公司： | 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 | 代理人： | 刘昌荣 |
| 地址： | 201203 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种用于OPC数据采集过程的异常图形辨识学习方法，包括：步骤一，OPC数据采集中的异常图形辨识；步骤二，将步骤一中得到的图形分类结果输入BP神经网络；步骤三，BP神经网络的训练学习；步骤四，将步骤三中得到的训练学习结果分类输出。根据本申请，能实现自动化的异常图像识别和异常数据过滤，将提取的正常图像和异常图像分别输入到BP神经网络中进行训练学习，从而进一步提高了OPC数据采集过程的异常图像处理效率，不仅可保证OPC数据采集的有效性，也减轻了OPC工程师的工作负荷。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 opc 数据 采集 过程 异常 图形 辨识 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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