联邦学习框架下电子产品检测数据安全共享算法应用

摘要

电子产品制造业智能化转型中，检测数据价值凸显，但商业竞争与隐私保护需求形成“数据孤岛”，制约检
测模型性能提升。联邦学习“数据不动模型动”的范式为解决该矛盾提供有效路径。本文针对电子产品检测数据特
点，设计基于联邦学习的安全共享算法，通过改进联邦平均聚合策略、结合差分隐私技术保障隐私，引入特征对齐
机制适配数据异构性。实验验证表明，算法在保障隐私安全的同时，可有效聚合分布式数据知识，提升模型泛化能力。
最后探讨其在印刷电路板缺陷检测、半导体故障诊断等场景的应用价值，为制造业协同智能化发展提供技术支撑。