CN109100117A - 一种变异数值的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种变异数值的检测方法，包括：选定第一时间间隔内的数值作为比较基准；选定第二时间间隔内的数值作为检验区间；将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定，以检测变异数值。本发明实施例提供一种变异数值的检测方法，以实现对变异数值的自动检测和自动判断，并提高生产效率。

Description

一种变异数值的检测方法
技术领域
本发明实施例涉及信号检测与处理技术，尤其涉及一种变异数值的检测方法。
背景技术
现代产品的加工过程中，需要多种质量检验环节来保证产品的质量，提升产品的竞争力。对于显示面板的检测，需要进行外观尺寸和显示面板的光学特性的检测，例如对显示面板的亮度和色度等光学性能的检测，以保证成品质量。
一般工作人员会人工判断是否有变异数值，以便研究其变异来源以监视、控制和改善流程。但是人工判断存在判断误差以及生产效率低下的问题，此问题亟待解决。
发明内容
本发明实施例提供一种变异数值的检测方法，以实现对变异数值的自动检测和自动判断，并提高生产效率。
本发明实施例提供一种变异数值的检测方法，包括：
选定第一时间间隔内的数值作为比较基准；
选定第二时间间隔内的数值作为检验区间；
将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定，以检测变异数值。
可选地，将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定时，采用无母数统计。
可选地，将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定时，采用无母数统计中的列文检测算法。
可选地，所述比较基准的数值的平均趋势偏移与所述检验区间的数值的平均趋势偏移之差小于或等于第一阈值，所述平均趋势偏移为测量的数值的平均趋势与中心线之间的差值。
可选地，所述比较基准的数值的变异程度小于或等于第二阈值。
可选地，所述第一时间间隔与所述第二时间间隔无交叠。
可选地，所述第一时间间隔为28-31天。
可选地，所述第二时间间隔为至少10天。
可选地，获取所述检验区间的数值的频率为1-10天。
可选地，进行统计鉴定的所述检验区间的数值和所述比较基准的数值在管制界限内，所述管制界限用于判断样本与样本、批与批、时间与时间之间品质变异的显着性。
本发明实施例提供的变异数值的检测方法中，选取了比较基准和检验区间，并将检验区间中的数值与比较基准中的数值进行对比，以检测是否存在变异数值，整个方法的过程自动进行，相对于人工判断来说，实现了对变异数值的自动检测和自动判断，并提高了生产效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种变异数值的检测方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种SPC管制图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
本发明使用SPC系统对于显示面板的质量进行控制，SPC系统也称为统计过程控制，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。图1为本发明实施例提供的一种变异数值的检测方法流程图，图2为本发明实施例提供的一种SPC管制图，参考图1和图2，SPC管制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，SPC管制图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号。图2中的数值点代表了被监控数据，其例如可以为采集的各个液晶显示面板的亮度或色度等产品信息，USL为规格上限，LSL为规格下限，规格上限和规格下限统称为规格界限，规格界限是用以规定质量特性的最大(小)许可值，规格界限是工程师事先定义好的界限。UCL为管制上限，LCL为管制下限，管制界限是从实际生产出来的产品中抽取一定数量的产品，并进行检测，从所得观测值中计算出来的。例如，可以将管制上限UCL设定为平均值+4*标准差，平均值和标准差可以根据历史数据的部分或全部进行计算得到。CL为中心线，一般而言，管制上限UCL和管制下限LCL关于中心线CL对称。该检测方法可以应用于SPC系统中，用于对显示面板的各个制程的监视、控制和改善，该检测方法可以通过软件和/或硬件的方式实现，该检测方法包括如下步骤：
S110、选定第一时间间隔内的数值作为比较基准。
第一时间间隔指的是一个时间段。例如选取去年的被监控数据(被监控数据即数值)作为比较基准10，或者选取上个月的被监控数据作为比较基准10。因此比较基准10是一个特定的集合，比较基准10包括了第一时间间隔内所采集到的被检测数据。且一般而言，属于比较基准10的被监控数据整体是产品生产良好状态下的数值。
S120、选定第二时间间隔内的数值作为检验区间。
第二时间间隔指的也是一个时间段，但是第一时间间隔与第二时间间隔不重合，也无包含关系，即第一时间间隔不包含第二时间间隔，第二时间间隔也不包含第一时间间隔。比较优选地，第一时间间隔与第二时间间隔无交叠，例如，第一时间间隔为2017.01.01-2017.02.01，第二时间间隔为2017.03.01-2017.04.01。例如选取本月中的1号到10号的被监控数据作为检验区间20，检验区间20内的数值是被检测的对象。
S130、将检验区间的数值和比较基准的数值进行统计鉴定，以检测变异数值。
将检验区间20的数值和比较基准10的数值进行统计鉴定，即统计鉴定是利用统计学的方法将检验区间20的数值与比较基准10的数值进行对比，以检测检验区间20的数值是否存在变异数值，进一步地，还可以对变异数值的数量以及变异数值的变异程度等进行统计。
本发明实施例提供的变异数值的检测方法中，选取了比较基准和检验区间，并将检验区间中的数值与比较基准中的数值进行对比，以检测是否存在变异数值，整个方法的过程自动进行，相对于人工判断来说，实现了对变异数值的自动检测和自动判断，并提高了生产效率。
可选地，将检验区间20的数值和比较基准10的数值进行统计鉴定时，采用无母数统计。
表1无母数统计和有母数统计的特征比较表
比较项目 无母数统计 有母数统计
分布 无需符合特定分布 需要符合特定分布
需要样本数 小样本 大样本
符合指定条件下的精准度 略差 校准
表1为无母数统计和有母数统计的特征比较表，由表1可知，母数统计假定数据符合特定分布，例如正态分布或泊松分布。无母数统计为不使用特定分布来进行统计。因此采用无母数统计相对于有母数统计来说可以具有更为广泛的使用范围，例如既可以使用该检测方法来检测显示面板的光学特性数据，也可以使用该检测方法来检测显示面板的外观数据。
进一步地，将检验区间20的数值和比较基准10的数值进行统计鉴定时，采用无母数统计中的列文检测算法。列文检测算法又称为Levene检验，是方差齐性检验的一种，首先把数据按列表示，r个条件为r列，行为记录然后获得转换数据：对于每一列，都用该列的均值减去该列的每一个数并取绝对值，这样处理后转换数据的组内方差将变小。如果只是减去平均值而不取绝对值，做的其实是单因素方差分析。最后对于转换数据进行单因素方差分析。
可选地，比较基准10的数值的平均趋势偏移与检验区间20的数值的平均趋势偏移之差小于或等于第一阈值，平均趋势偏移为测量的数值的平均趋势与中心线之间的差值。测量的数值的平均趋势例如可以包括平均数、中位数和/或众数。比较基准10的数值的平均趋势偏移与检验区间20的数值的平均趋势偏移之差小于或等于第一阈值使，比较基准10的数值的平均趋势偏移与检验区间20的数值的平均趋势偏移非常接近。示例性地，比较基准10的数值的平均趋势与检验区间20的数值的平均趋势均靠近中心线CL。
变异数值的检测方法可以对平均趋势偏移进行检测，若比较基准10的数值的平均趋势偏移较大，则说明可能存在制程问题，需要对设备进行检查以防患于未然。对于比较基准10的数值的平均趋势偏移与检验区间20的数值的平均趋势偏移非常接近的情况，本发明提供的检测方法还可以通过对数值的变异程度的检测，来实现对显示面板的各个制程的监视、控制和改善。变异程度指的是数值的离散程度、分散趋势，例如可以包括变异数和/或全距。
可选地，比较基准10的数值的变异程度小于或等于第二阈值。即，最为比较基准10的数值的离散程度小，基本都在距离中心线CL比较小的一个范围内波动。图2中所示检验区间20的离散程度大于比较基准10的数值的离散程度，其在距离中心线CL比较大的一个范围内波动。可以利用列文检测算法检验是否存在变异数值。
可选地，第一时间间隔与第二时间间隔无交叠。此时，作为比较基准10的多个数值与作为检验区间20的多个数值无重复，从而增强了统计鉴定的可靠性。
可选地，第一时间间隔为28-31天。可以选择一个月内(28-31天)的数值构成一个集合，即比较基准10。
可选地，第二时间间隔为至少10天。因为需要侦测的是变异趋势，故区间不宜太短，因此可以选择至少10天内的数值构成一个集合，即检验区间20。
可选地，由于获取被监控数据的过程中，很多步骤需要工作人员的参与，无法做到完全的自动化，以液晶显示面板的光学特性而言，一般不是自动线，并不会每批抽验量测,因此可以设置为：获取检验区间20的数值的频率为1-10天。需要说明的是，本发明对于第一时间间隔、第二时间间隔以及获取检验区间20数值的频率不做限定，具体可以根据实际需求而定。
可选地，进行统计鉴定的检验区间20的数值和比较基准10的数值在管制界限内，管制界限用于判断样本与样本、批与批、时间与时间之间品质变异的显着性。超出管制界限的数值比较容易识别，可以被现有的技术手段处理，本发明提供的变异数值的检测方法主要针对管制界限内数值的变异检测。对采集到的数据进行统计分析，并从分析中发觉异常原因，采取改正行动，使工艺回复正常，保持稳定，持续不断地提升工艺能力。
在实际操作使用中，除上述检测方法中的统计差异外，也需满足绝对差异，像机台误差极限，以此减少对于使用本发明提供的检测方法找出变异数值后产生警报的次数。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整、相互结合和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种变异数值的检测方法，其特征在于，包括：
选定第一时间间隔内的数值作为比较基准；
选定第二时间间隔内的数值作为检验区间；
将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定，以检测变异数值。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定时，采用无母数统计。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，将所述检验区间的数值和所述比较基准的数值进行统计鉴定时，采用无母数统计中的列文检测算法。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述比较基准的数值的平均趋势偏移与所述检验区间的数值的平均趋势偏移之差小于或等于第一阈值，所述平均趋势偏移为测量的数值的平均趋势与中心线之间的差值。
5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述比较基准的数值的变异程度小于或等于第二阈值。
6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述第一时间间隔与所述第二时间间隔无交叠。
7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述第一时间间隔为28-31天。
8.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述第二时间间隔为至少10天。
9.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，获取所述检验区间的数值的频率为1-10天。
10.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，进行统计鉴定的所述检验区间的数值和所述比较基准的数值在管制界限内，所述管制界限用于判断样本与样本、批与批、时间与时间之间品质变异的显着性。
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