摘要
本申请涉及数据处理技术领域,提供一种定子铁芯模具的表面质量管理方法。所述方法包括:对目标定子铁芯模具进行表面质量检测,获取质量偏差系数;基于偏差系数进行多维验证,输出多个质量管理层;按层级关联构建教师模型;通过知识蒸馏通道及分支优化模型,获取优度蒸馏结果;据此构建学生模型,优化定子铁芯模具表面质量管理。本申请解决了传统检测方法往往依赖于人工经验和肉眼观察,只关注模具表面的粗糙度和光洁度,难以准确评估模具表面的实际质量,导致质量管理的准确性和稳定性低的技术问题,通过知识蒸馏通道、质量管理教师模型等多个环节的综合施策,实现了提高模具的表面质量,提高质量管理的准确性和效率的技术效果。
技术关键词
定子铁芯
蒸馏
表面涂层
管理方法
偏差
粗糙度
层级
教师
曲线
学生
分支
评估模具
BP神经网络
数据处理技术
关系
阶段
通道
大数据