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电子产品在生产过程中需进行产品检测,以故障指示器的检测为例,结合深度信念网络（DBN）技术实现了自动检测。深度信念网络由于其具有无监督预训练的优势,将其应用于实际系统,对现场的故障指示器视频图像的动作状态进行了分类实验。实验结果表明：深度信念网络分类算法相比于支持向量机（SVM）分类算法和BP分类算法有明显的优势,正确识别率达到了100%。该算法在产品检验的应用中满足生产测试的要求,且降低了人工测试的劳动强度,缓解了视觉疲劳问题。