基于深度学习的电子元件故障自动检测方法探索

摘要

针对传统电子元件故障检测方法效率低、准确率不足的问题，本研究提出了一种融合卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)的深度学习故障自动检测技术。通过构建标准化数据集、设计多层卷积特征提取模块、建立时序故障模式识别模型，并采用迁移学习策略优化网络参数，实现了对电子元件多类型故障的高精度识别。实验结果表明：该方法在测试集上的故障检测准确率达到97.8%,相较传统检测方法提升了23.6个百分点，可有效满足工业生产中电子元件质量控制的实际需求。

关键词

深度学习 / 电子元件 / 故障检测 / 卷积神经网络 / 循环神经网络