CN111239083A - 一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备及相关性算法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及红外线透过率测试技术领域，尤其是指一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备及相关性算法，步骤S1：在只有一个测试条件为变量的测试中进行n次测试，获得测试条件变量的值X＝{x1,x2…xn}，获得单一测试条件变量测试结果的值Y＝{y1,y2…yn}；步骤S2：计算测试条件变量平均值
Figure DDA0002392694770000011
计算单一测试条件变量测试结果平均值
Figure DDA0002392694770000012
步骤S3：建立测试条件变量的值X与单一测试条件变量测试结果的值Y之间的拟合直线Y＝aX+b,其中
Figure DDA0002392694770000013
步骤S3：计算判定系数

Description

一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备及相关性算法
技术领域
本发明涉及红外线透过率测试技术领域，尤其是指一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备及相关性算法。
背景技术
厂商时常通过对手机玻璃油墨的红外线透过率进行测试以了解手机玻璃油墨的性能。为了了解哪些测试条件与红外线透过率具有相关性，测试人员需要以测试变量和测试结果建立散点图，并以肉眼通过散点的分布趋势来判断测试变量与测试结果间的相关性。这不但效率低下，且由于主观性较强，判断结果的精度较差。
发明内容
本发明针对现有技术的问题提供一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备及相关性算法。
本发明采用如下技术方案：一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，包括依次进行的以下步骤：步骤S1：在只有一个测试条件为变量的测试中对同一手机玻璃油墨的红外线透过率进行n次测试，获得测试条件变量的值X＝{x1,x2…xn}，其中xn为在第n次测试中测试条件变量的值，获得单一测试条件变量测试结果的值Y＝{y1,y2…yn}，其中yn为在第n次测试中单一测试条件变量测试结果的值；步骤S2：计算测试条件变量平均值
Figure BDA0002392694760000011
计算单一测试条件变量测试结果平均值
Figure BDA0002392694760000012
步骤S3：建立测试条件变量的值X与单一测试条件变量测试结果的值Y之间的拟合直线Y＝aX+b,其中
Figure BDA0002392694760000013
步骤S3：计算判定系数
Figure BDA0002392694760000014
设定预定值c，0<c<1，设定固定值d＝1，比较判定系数R与预定值c的大小以及判定系数R与预定值d的大小。
作为优选，在步骤S3中，预定值z1＝0.5。
作为优选，在步骤S3后还包括依次进行的以下步骤：步骤S4：在测试条件变量的值为
Figure BDA0002392694760000015
的测试条件下，对同一手机玻璃油墨红外线透过率进行m次等精度测试，获得等精度测试结果的值Z＝{z1,z2…zm}；
步骤S5：计算等精度测试结果平均值
Figure BDA0002392694760000021
步骤S6：计算相关性标准差
Figure BDA0002392694760000022
作为优选，在步骤S6后还包括步骤S7：建立修正因子E，设定阈值h1，h1>10，当等精度测试次数m小于阈值h1时，计算相关性标准差修正值
Figure BDA0002392694760000023
作为优选，在步骤S7中，阈值h1＝10。
作为优选，在步骤S7中，当m＝2时，E＝1.25；当m＝3时，E＝1.13，当m＝4时，E＝1.09，当m＝5时，E＝1.06，当m＝6时，E＝1.05，当m＝7时，E＝1.04，当m＝8时，E＝1.04，当m＝9时，E＝1.03，当m＝10时，E＝1.03。
本发明还提供一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备，包括用于对手机玻璃油墨红外线透过率进行测试的测试装置、用于获取测试条件变量的值的变量获取装置以及用于上述算法的计算装置，所述测试装置的输出端以及所述变量获取装置的输出端分别与所述计算装置的输入端连接。
本发明的有益效果：通过利用直线拟合单一测试条件变量与测试结果的值之间的关系，并利用判定系数来判定拟合值与测试结果的值之间的差异度，从而获知单一测试条件变量与测试结果的值之间的相关性。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，包括依次进行的以下步骤：步骤S1：在只有一个测试条件为变量的测试中对同一手机玻璃油墨的红外线透过率进行n次测试，获得测试条件变量的值X＝{x1,x2…xn}，其中xn为在第n次测试中测试条件变量的值，获得单一测试条件变量测试结果的值Y＝{y1,y2…yn}，其中yn为在第n次测试中单一测试条件变量测试结果的值；步骤S2：计算测试条件变量平均值
Figure BDA0002392694760000031
计算单一测试条件变量测试结果平均值
Figure BDA0002392694760000032
步骤S3：建立测试条件变量的值X与单一测试条件变量测试结果的值Y之间的拟合直线Y＝aX+b,其中
Figure BDA0002392694760000033
Figure BDA0002392694760000034
步骤S3：计算判定系数
Figure BDA0002392694760000035
设定预定值c，0<c<1，设定固定值d＝1，比较判定系数R与预定值c的大小以及判定系数R与预定值d的大小。
当测试条件变量的值X与测试结果的值Y的相关度高时，测试条件变量的值X与测试结果的值Y间的函数关系应该为一条直线，因此在步骤S3中，采用直线Y＝aX+b来进行拟合测试条件变量的值X与测试结果的值Y间的关系。当直线Y＝aX+b的拟合程度高时，表明测试条件变量的值X与测试结果的值Y确实符合预期关系，即表明测试条件变量的值X与测试结果的值Y的相关度高，当直线Y＝aX+b的拟合程度低时，表明测试条件变量的值X与测试结果的值Y不符合预期关系，即表明测试条件变量的值X与测试结果的值Y的相关度低。常规做法中，通过在由测试条件变量的值X与测试结果的值Y形成的散点图上绘制拟合曲线，来肉眼判断拟合程度。由于此时拟合程度不可数据化，因此主观性强，准确率低。因此本算法引入判定系数R。从判定系数R中，能够获知测试结果的值Y的变化中，有多少比例是由测试条件变量的值X引起的，从而实现对相关性的量化。进一步地，为便于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备利用本算法进行计算后，能够直接得出相关性高以及相关性低的结论，在一些实施例中还引入了预定值c，当判定系数R大于预定值c且小于1时，即可认为相关性高。
根据统计学规律，若测试结果的值Y有50％的变化是由测试条件变量的值X引起的，则可认为测试结果的值Y与测试条件变量的值X的相关性高。因此在步骤S3中，预定值z1＝0.5。
在一些实施例中，还引入了对测试精度进行的计算。因此在步骤S3后还包括依次进行的以下步骤：步骤S4：在测试条件变量的值为
Figure BDA0002392694760000041
的测试条件下，对同一手机玻璃油墨红外线透过率进行m次等精度测试，获得等精度测试结果的值Z＝{z1,z2…zm}；步骤S5：计算等精度测试结果平均值
Figure BDA0002392694760000042
步骤S6：计算相关性标准差
Figure BDA0002392694760000043
测试设备由于示数不稳定或手机玻璃与测试设备间位置关系的微小变化，都会带来测量误差，这些测量误差就总体而言，具有统计规律性。这些测量误差多数都服从正态分布，因此可以利用相关性测试中的标准差来获知测试精度。所谓相关性测试，即在同样条件下对同一物件进行的多次测试。
计算标准差常用方法有极差法和贝塞尔公式，在上述实施例中，采用的是贝塞尔公式。由于贝塞尔公式的计算精度随测试次数增加而增大，因此在测量次数较少时，需要对贝塞尔公式的计算结果进行修正才能提高计算的准确率。为此，在一些事实例中，在步骤S6后还包括步骤S7：建立修正因子E，设定阈值h1，h1>10，当等精度测试次数m小于阈值h1时，计算相关性标准差修正值
Figure BDA0002392694760000044
并以相关性标准差修正值δ'评估测试精度。
根据统计学规律，当测试次数在10次或10次以上时，贝塞尔公式的计算结果较为准确，因此在步骤S7中，阈值h1＝10。
具体地，在步骤S7中，当m＝2时，E＝1.25；当m＝3时，E＝1.13，当m＝4时，E＝1.09，当m＝5时，E＝1.06，当m＝6时，E＝1.05，当m＝7时，E＝1.04，当m＝8时，E＝1.04，当m＝9时，E＝1.03，当m＝10时，E＝1.03。
在一些实施例中，还提供一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备，包括用于对手机玻璃油墨红外线透过率进行测试的测试装置、用于获取测试条件变量的值的变量获取装置以及用于上述算法的计算装置，所述测试装置的输出端以及所述变量获取装置的输出端分别与所述计算装置的输入端连接。所述机玻璃油墨红外线透过率测试设备可在对手机玻璃油墨的红外线通过率进行检测后，自动利用上述算法对相关性进行计算。具体地，使用者可以直接向变量获取装置输入测试条件变量的值X，也可令变量获取装置与用于检测测试条件变量的值的传感器连接。
以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明以较佳实施例公开如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当利用上述揭示的技术内容作出些许变更或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明技术是指对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (7)

1.一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，其特征在于：包括依次进行的以下步骤：
步骤S1：在只有一个测试条件为变量的测试中对同一手机玻璃油墨的红外线透过率进行n次测试，获得测试条件变量的值X＝{x1,x2…xn}，其中xn为在第n次测试中测试条件变量的值，获得单一测试条件变量测试结果的值Y＝{y1,y2…yn}，其中yn为在第n次测试中单一测试条件变量测试结果的值；
步骤S2：计算测试条件变量平均值
Figure FDA0002392694750000011
计算单一测试条件变量测试结果平均值
Figure FDA0002392694750000012
步骤S3：建立测试条件变量的值X与单一测试条件变量测试结果的值Y之间的拟合直线Y＝aX+b,其中
Figure FDA0002392694750000013
步骤S3：计算判定系数
Figure FDA0002392694750000014
设定预定值c，0<c<1，设定固定值d＝1，比较判定系数R与预定值c的大小以及判定系数R与预定值d的大小。
2.根据权利要求1所述的一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，其特征在于：在步骤S3中，预定值z1＝0.5。
3.根据权利要求1所述的一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，其特征在于：在步骤S3后还包括依次进行的以下步骤：步骤S4：在测试条件变量的值为
Figure FDA0002392694750000015
的测试条件下，对同一手机玻璃油墨红外线透过率进行m次等精度测试，获得等精度测试结果的值Z＝{z1,z2…zm}；
步骤S5：计算等精度测试结果平均值
Figure FDA0002392694750000016
步骤S6：计算重复性标准差
Figure FDA0002392694750000021
4.根据权利要求3所述的一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，其特征在于：在步骤S6后还包括步骤S7：建立修正因子E，设定阈值h1，h1>10，当等精度测试次数m小于阈值h1时，计算重复性标准差修正值
Figure FDA0002392694750000022
5.根据权利要求4所述的一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，其特征在于：在步骤S7中，阈值h1＝10。
6.根据权利要求4所述的一种用于手机玻璃油墨红外线透过率测试设备的相关性算法，其特征在于：在步骤S7中，当m＝2时，E＝1.25；当m＝3时，E＝1.13，当m＝4时，E＝1.09，当m＝5时，E＝1.06，当m＝6时，E＝1.05，当m＝7时，E＝1.04，当m＝8时，E＝1.04，当m＝9时，E＝1.03，当m＝10时，E＝1.03。
7.一种手机玻璃油墨红外线透过率测试设备，其特征在于：包括用于对手机玻璃油墨红外线透过率进行测试的测试装置、用于获取测试条件变量的值的变量获取装置以及用于运行权利要求1至权利要求6中任一权利要求所述的算法的计算装置，所述测试装置的输出端以及所述变量获取装置的输出端分别与所述计算装置的输入端连接。
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