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龙图腾网恭喜郑芳田申请的专利使用卷积神经网络的虚拟量测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：CN113971365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202110458621.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权使用卷积神经网络的虚拟量测方法是由郑芳田;谢昱铭;王丹汝;彭琍瑄;林晋逸设计研发完成，并于2021-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用卷积神经网络的虚拟量测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种使用卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork；CNN的虚拟量测方法。在本方法中，使用一动态时间规整DynamicTimeWarping；DTW演算法来删除不相似的制程数据，并将制程数据的长度调整为同样长度，以使卷积神经网络可被用来进行虚拟量测。本发明实施例的虚拟量测模型包含多个卷积神经网络模型和一个推估模型，其中此些卷积神经网络模型的多个输入分别为制程数据的各参数的时序数据，此些卷积神经网络模型的多个输出为推估模型的输入。

本发明授权使用卷积神经网络的虚拟量测方法在权利要求书中公布了：1.一种使用卷积神经网络的虚拟量测方法，其特征在于，包含：获得多组制程数据，其中该些组制程数据是在一生产机台处理多个工件时所使用或产生，该些组制程数据是以一对一的方式对应至该些工件，每一该些组制程数据包含多个参数的数值，每一该些参数的数值为分别对应至该些工件的多组时序数据；对该些组制程数据进行一数据对整的操作，该数据对整的操作包含：对每一该些参数的每一该些组时序数据的一数据长度进行一次数分配计算，而获得一数据出现次数对数据长度的分布，其中每一该些参数的该些组时序数据中出现次数最多的数据长度为一参考数据长度；对每一该些参数的该些组时序数据中具有该参考数据长度的时序数据进行平均计算，而获得每一该些参数的一组参考时序数据；使用一动态时间规整演算法来计算每一该些参数的每一该些组时序数据与其对应的参考时序数据间的一距离；设定一距离门槛值；当该距离大于该距离门槛值时，删除对应至该距离的制程数据；以及进行一数据长度调整操作，以在每一该些参数的每一该些组时序数据的一最后数据点后，重复增加具有该最后数据点的数值的至少一数据点，直到每一该些参数的该每一该些组时序数据的该数据长度等于该些组制程数据的一最长数据长度；获得该些工件的多个实际量测值；进行一建模操作，以使用该些组制程参数数据和该些实际量测值来建立一虚拟量测模型，其中该虚拟量测模型包含至少一卷积神经网络模型；以及对又一工件的又一组制程数据进行该数据对整的操作后，输入该又一工件的该又一组制程数据至该虚拟量测模型，以计算出该又一工件的一虚拟量测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑芳田，其通讯地址为：中国台湾台南市北区开南街275巷7弄42号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。