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本申请提供一种工业设备控制方法，包括：获取工业设备的传感数据、视觉数据及设备参数；将传感数据、视觉数据及设备参数转换为单模态特征向量；将单模态特征向量输入设备控制模型，计算设备参数与传感数据和视觉数据的特征之间的相关性系数，形成完成训练的深度学习层；将工业设备实时采集并转换的传感数据、视觉数据及设备参数的单模态特征向量输入深度学习层，计算缺陷概率；判断工业设备生产的产品是否存在预设缺陷类型；存在预设缺陷类型时，根据设备参数与传感数据和视觉数据的单模态特征向量及相关性系数确定跟踪误差，并调整设备参
(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113138589 B (45)授权公告日 2022.06.07 (21)申请号 202110269634.7 (56)对比文件 (22)申请日 2021.03.12
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