摘要
本发明公开了一种汽车传感器多工位测试方法、设备及介质,涉及汽车制造测试技术领域,包括,使用历史测试数据集结合联邦学习训练轻量级梯度提升树模型,得到全局优化测试模型,使用全局优化测试模型对测试流程进行优化,得到参数配置调整量和测试顺序优先级,同时采集汽车传感器的生产履历数据;所述生产履历数据包括生产设备数据、工艺参数、生产工艺关系和传感器批次;使用图卷积网络对生产履历数据进行分析,得到生产特征,将参数配置调整量、测试顺序优先级与生产特征进行融合,生成自适应测试策略;本发明通过历史测试数据的预处理与联邦学习训练轻量级梯度提升树模型,构建全局优化测试模型,提升了测试效率与资源利用率。
技术关键词
汽车传感器
梯度提升树模型
测试方法
多工位
参数
机械传送装置
数据
策略
测试产线
时序
节点
网络
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