中国标准化研究院吴倩获国家专利权
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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于深度学习的产品质量抽样方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120297819B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510777039.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于深度学习的产品质量抽样方法是由吴倩;包国军;刘中华设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的产品质量抽样方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的产品质量抽样方法，通过目标系数对工人与产线的适配程度、原材料或者中间产品与产线的适配程度进行表征，目标系数应用于后续的抽样步骤使得这种适配程度能够对抽样策略的制定、修改和执行起到一定的指导作用，则能够通过技术的手段使得抽样的结果与订单规模、人工误差相匹配，进而能够实现在生成环节中，有预见性的执行抽检。进一步的，本申请还采用了LSTM预测模型，LSTM预测模型基于该产线的历史数据训练得到，则LSTM预测模型能够掌握该产线的设备情况、设备与原材料的适配情况，则能够通过技术的手段使得抽样的结果与设备因素、原材料因素相匹配，由此得到的抽样策略更加全面，与实际情况更加契合。
本发明授权一种基于深度学习的产品质量抽样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的产品质量抽样方法，其特征在于，所述方法包括： 在检测到目标产线接到订单任务时，针对所述目标产线的每个启动的工艺节点，对其产出的指定数量个中间产品进行全检，得到所述工艺节点各自对应的目标系数；所述目标系数与其对应的中间产品的生产效率正相关，且与该中间产品的良率正相关； 采用基于历史数据预先训练的LSTM预测模型，和所述订单任务采用的检测标准、采用的原材料的数据、所述订单任务包含的目标产品的数量，预测所述工艺节点各自对应的产品预计良率； 在所述产品预计良率不小于预设的良率阈值的情况下，采用所述目标系数对所述产品预计良率进行加权，得到所述工艺节点各自对应的目标良率； 在所述工艺节点各自对应的目标良率沿工序的执行顺序呈逐渐变化的趋势的情况下，采用预设的抽样策略对所述中间产品和目标产品进行抽检。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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