基于卷积神经网络的自相关控制图模式自动识别研究及其在质量控制中的应用

为解决自相关过程中控制图模式识别(CCPR)的难题，研究人员开发了结合定制卷积网络与预训练VGG19、MobileNet和LeNet的混合模型。该研究通过迁移学习突破小样本训练限制，实验证明预训练模型在特征提取和识别精度上显著优于传统1D CNN和机器学习方法，为工业质量控制提供了高效自动化解决方案。

　　

在工业质量控制领域，控制图模式识别(Control Chart Pattern Recognition, CCPR)是保障产品一致性的关键技术。这项创新研究构建了智能识别系统，巧妙地将定制开发的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与三种经典预训练模型(VGG19、MobileNet和LeNet)相结合，专门用于检测自相关过程中的异常控制图模式(CCP)。

与传统依赖人工特征工程的方法不同，该体系通过深度学习自动提取数据特征。针对训练数据不足的普遍难题，研究团队创造性采用迁移学习技术，对预训练模型进行针对性微调(fine-tuning)。性能对比实验显示：在少量训练数据条件下，采用迁移学习的预训练模型识别准确率显著优于未使用该技术的二维CNN模型。其中VGG19表现尤为突出，其识别精度不仅超越一维CNN(1D CNN)，更大幅领先传统机器学习方法。

该研究的突破性在于：1) 解决了深度网络超参数设计复杂的痛点；2) 通过迁移学习实现小样本高效训练；3) 经实际案例验证，为工业过程监控提供了可靠的自动化解决方案。这些创新为智能制造领域的实时质量监控开辟了新途径。