摘要
本发明公开了一种基于深度学习的化学抛光方法、装置、设备和存储介质。该基于深度学习的化学抛光方法包括:确定待抛光阳极氧化样片的制程参数对化学抛光光泽度和/或对化学抛光时间的差异数据,差异数据包括影响结果数据以及重要程度数据;将重要程度大于预设程度的待抛光阳极氧化样片的制程参数和差异数据,输入到具有自主学习能力的深度学习神经网络中,预测得到待抛光阳极氧化样片的抛光时间。上述技术方案提高了待抛光阳极氧化样片的化学抛光方法的自动化程度。
技术关键词
阳极氧化
深度学习神经网络
化学抛光方法
制程
训练神经网络
数据
参数
钢坯
叠加算法
化学抛光装置
成品
优化器
可读存储介质
计算机
随机森林
电子设备
处理器通信