基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：首先获取目标产品多模态质检指标状态与多个待匹配指标状态类别，抽取状态特征得到相应特征向量；依据多模态特征向量计算状态置信度分布；获取各复合异常质检状况的关系拓扑结构；结合置信度分布与拓扑结构对类别特征向量嵌入处理，得深度类别特征向量；据此确定匹配系数，最终依匹配系数确定目标指标状态类别作为质量监控结果，实现对生产过程质量的智能监控。