METHOD AND APPARATUS FOR PRODUCT QUALITY INSPECTION

A method (200), apparatus (300) for product quality inspection are proposed, to find number of unknown fabrication parameters affecting product quality. A method (200) for product quality inspection includes: getting (S201) of each product in the group of products: image (30), value for each known fabrication parameter affecting quality of the group of products, and quality evaluation result (50); training (S202) a neural network (40), wherein the layer M (401) of the neural network comprises at least one first neuron (401a) and at least one second neuron (401b), and each first neuron (401a) represents a known fabrication parameter affecting quality of the group of products and each second neuron (401b) represents an unknown fabrication parameter affecting quality of the group of products, and the images (30) of the group of products are input to the neural network (40), the quality evaluation results (50) are output of the neural network (40), and the value of each first neuron (401a) is set to the value for the known fabrication parameter the first neuron (401a) representing. Un procédé (200) et un appareil (300) pour une inspection de qualité de produit sont proposés, pour trouver un certain nombre de paramètres de fabrication inconnus affectant la qualité du produit. L'invention concerne également un procédé (200) pour l'inspection de qualité de produit, qui comprend : l'obtention (S201) de chaque produit dans le groupe de produits : image (30), valeur pour chaque paramètre de fabrication connu affectant la qualité du groupe de produits, et résultat d'évaluation de qualité (50) ; l'entrainement (S202) d'un réseau neuronal (40), la couche M (401) du réseau neuronal comprenant au moins un premier neurone (401a) et au moins un second neurone (401b), et chaque premier neurone (401a) représentant un paramètre de fabrication connu affectant la qualité du groupe de produits et chaque second neurone (401b) représentant un paramètre de fabrication inconnu affectant la qualité du groupe de produits, et les images (30) du groupe de produits étant entrés dans le réseau neuronal (40), les résultats d'évaluation de qualité (50) étant émis par le réseau neuronal (40), et la valeur de chaque premier neurone (401a) étant réglée à la valeur pour le paramètre de fabrication connu que le premier neurone (401a) représente.