CN114154896B

CN114154896B - 基于mes的智能工厂产品质量监控方法及系统

Info

Publication number: CN114154896B
Application number: CN202111496826.8A
Authority: CN
Inventors: 翁长征
Original assignee: Suzhou Jebsen Intelligent Technology Co ltd
Current assignee: Suzhou Jebsen Intelligent Technology Co ltd
Priority date: 2021-12-09
Filing date: 2021-12-09
Publication date: 2022-08-26
Anticipated expiration: 2041-12-09
Also published as: CN114154896A

Abstract

本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统。该方法包括：获取生产向量及其对应产品的质检结果；根据生产向量获取每种目标缺陷的关注特征以及关注度；获取每两种目标缺陷的区分特征对，并将关注度更小的关注特征在对应的关注特征集合中去除，得到更新特征集合；根据关注特征集合以及更新特征集合的熵差获取两种目标缺陷之间的修正合理性；以所有不同种类的目标缺陷为节点、以修正合理性作为对应的边权值获取图数据；根据图数据得到每种目标缺陷的准确关注特征；获取每种目标缺陷对应的每个准确关注特征的取值范围，判断新产品是否会出现该目标缺陷。本发明实施例能够提高质量监控系统的工作效率。

Description

基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统。

背景技术

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，该系统采用大数据引擎对生产过程中的生产管控数据进行采集、存储和分析，实现智能化的工厂生产监控任务。在现代的工厂中，例如生产塑料制品、织物、纸制品等的工厂中，为了更好的监控整个生产过程，提高生产效率，优化生产原料、生产设备、产品成品的管理，很多都引入了MES系统。

产品的生产过程中，由于设备的控制不合理会导致有些产品的质量出现各种各样的问题。例如注塑件的生产过程中，颗粒混合时的温度、注塑时的压力等不合理时会导致注塑件的色差和结构缺失等缺陷，造成生产资源的浪费。为了及时发现产品的质量问题，往往需要对产品质量进行监控。现有的质量监控方法包括人为的质量抽检、基于机器视觉和人工智能的质量抽检方法、客户使用过程中的质量反馈等，但是对生产样品进行抽检时，每一批的抽检样品，出现质量问题的概率不同，抽检数量无法确定是否合理，而且监测时需要对各种质量问题进行监测，这会导致质量监控方法效率低下。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于MES的智能工厂产品质量监控方法，该方法包括以下步骤：

获取智能工厂在生产过程中的生产参数及其对应产品的质检结果，由每个产品对应的生产参数组成一个生产向量；所述质检结果包括至少一种第一目标缺陷和一种第二目标缺陷，所述第一目标缺陷和所述第二目标缺陷为不同种类的目标缺陷；

选取出含有同一目标缺陷的目标产品，根据所述目标产品对应的生产向量获取该目标缺陷的多个关注特征以及对每个关注特征的关注度；所有关注特征组成该目标缺陷的关注特征集合；

将所述第一目标缺陷和所述第二目标缺陷的关注特征相互匹配，组成匹配对；根据所述匹配对的相似度和对应的关注度的差异计算两种目标缺陷对该匹配对的第一区分度；

基于所述第一区分度的大小筛选出这两种目标缺陷的区分特征对；将所有所述区分特征对中关注度更小的关注特征在对应的关注特征集合中去除，得到更新特征集合；获取所述关注特征集合以及所述更新特征集合的熵差，进而获取所述第一目标缺陷和所述第二目标缺陷之间的修正合理性；

以所有不同种类的目标缺陷为节点、以所述修正合理性作为对应的边权值获取图数据；将所述图数据进行分类，计算每个类别中每个关注特征相对于其他关注特征的第二区分度；并根据所述第二区分度的大小对每个类别中的关注特征进行筛选，得到每种目标缺陷的准确关注特征；

获取所述第一目标缺陷对应的每个准确关注特征的取值范围，将新产品的生产向量投影到所述准确关注特征上，当投影结果都在对应的所述取值范围内时，该新产品会出现第一目标缺陷；同理判断该新产品是否会出现其他目标缺陷；

所述关注特征的获取步骤包括：

将所述目标产品对应的生产向量进行分类，保留包含元素最多的类别作为主要类别；

对所述主要类别进行主成分分析，每个主成分方向作为一个关注特征；

所述关注度的获取过程为：以所述主成分方向的特征值作为所述关注特征的关注度；

所述第一区分度的获取过程为：

其中，

表示第k个匹配对的第一区分度，

表示第k个匹配对中第i个目标缺陷和第j个目标缺陷的关注度差值的绝对值，

表示第k个匹配对中第i个目标缺陷和第j个目标缺陷的相似度，

表示归一化系数，K表示匹配对的数量；

所述修正合理性的获取步骤包括：

计算关注特征集合以及更新特征集合的熵差作为去除收益，计算所述第一目标缺陷和所述第二目标缺陷的去除收益的均值作为两者之间的所述修正合理性；

所述第二区分度的计算过程为：

分别获取每个关注特征与同类别中其他关注特征之间的余弦相似度，并求相似度均值；分别获取每个关注特征与同类别中其他关注特征之间的关注度差值，并求差值均值；根据所述相似度均值和所述差值均值计算所述第二区分度；

所述取值范围的获取过程为：

当所述准确关注特征的关注度大于预设阈值时，计算所述第一目标缺陷对应的生产向量在该准确关注特征上的投影长度，将所述投影长度进行聚类分组，选取包含元素最多的类别中投影长度的取值区间，作为该准确关注特征的取值范围；

当所述准确关注特征的关注度不大于所述预设阈值时，所述取值范围为实数域。

优选的，所述匹配对的组成过程为：

利用匹配算法将所述第一目标缺陷和所述第二目标缺陷的关注特征匹配成对，使得关注特征配对后组成的匹配对的余弦相似度之和最大。

优选的，所述更新特征集合的获取步骤包括：

选取所述区分特征对中关注度更小的关注特征作为对应目标缺陷的无效特征，将所述无效特征在对应的目标缺陷的所有生产向量中去除；

所述去除的过程为：计算生产向量在所述无效特征上的无效投影长度，根据所述第一区分度和所述无效投影长度获取去除所述无效特征后的投影长度，进而得到更新关注特征，组成所述更新特征集合。

优选的，所述准确关注特征的获取过程包括：

选取所述第二区分度大于区分阈值的关注特征作为干扰特征，将关注度最小的干扰特征在对应的目标缺陷的所有生产向量中去除，得到所述准确关注特征。

第二方面，本发明另一个实施例提供了一种基于MES的智能工厂产品质量监控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于MES的智能工厂产品质量监控方法的步骤。

本发明实施例至少具有如下有益效果：

通过不同缺陷类型的产品的生产向量，获取生产向量与缺陷类型的关系，根据这个关系实时评估当前时刻生产出的新产品可能出现的缺陷类型，本发明实施例能够获取质量监控系统的质量抽检方法，提高质量监控系统的工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例提供的基于MES的智能工厂产品质量监控方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，该系统利用采用大数据引擎对生产过程中的生产管控数据进行采集、存储和分析；MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。首先使工厂构建MES系统，然后下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于MES的智能工厂产品质量监控方法及系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于MES的智能工厂产品质量监控方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，获取智能工厂在生产过程中的生产参数及其对应产品的质检结果，由每个产品对应的生产参数组成一个生产向量；质检结果包括至少一种第一目标缺陷和一种第二目标缺陷，第一目标缺陷和第二目标缺陷为不同种类的目标缺陷。

产品生产过程中，从原材料到成品需要经过多个流水线和制造工艺，每个生产工艺需要多个设备的参与，例如注塑件生产包括混料、烘料、注塑成型等多个工艺，设计原料的混合比例、添加剂的用量、混合机的功率、烘料的温度、注塑机的压力等等生产控制参数，由于生产参数过多，本发明实施例不再一一列举；利用物联网系统，将各个生产工艺中的各个设备的所有生产控制参数实时上传至MES系统中的大数据系统中进行存储。除了获取生产过程中每个时刻的生产控制参数外，还需要获取对应产品的质检结果。质检结果是根据产品质量监控系统获得的，通过产品质量监控系统对生产出的产品进行抽检，然后人为的或者利用机器视觉和人工智能的方法识别产品的缺陷和瑕疵，例如注塑件产品的结构缺失缺陷、色差缺陷、翘曲缺陷、裂痕缺陷等，并将每种产品对应的缺陷类型上传至MES系统进行存储记录；另外，因为有些产品的质量问题无法被检测出来，或者有些产品的缺陷需要在使用过程中才能发现，因此，本发明实施例中的MES系统支持用户进行质量反馈，即用户在产品的使用过程中如果发现产品的缺陷，可以将缺陷类型上传至MES系统。该质检结果至少包括两种以上不同的目标缺陷。

将一个产品生产时的所有生产控制数据合并为一个高维的向量，作为生产向量，假设维度为P，每个产品都对应一个P维的生产向量。

步骤S002，选取出含有同一目标缺陷的目标产品，根据目标产品对应的生产向量获取该目标缺陷的多个关注特征以及对每个关注特征的关注度；所有关注特征组成该目标缺陷的关注特征集合。

从EMS系统中获取含有第i种目标缺陷的所有目标产品，获取这些目标产品的生产向量构成的集合

，这个集合中的有些生产向量能够导致第i种缺陷的产生；又因为含有第i种缺陷的产品中不仅会包含第i种缺陷，还会包含其他种类的缺陷，因此

中的有些生产向量不能够导致第i种缺陷的产生，需要从

中获取哪些生产向量能够导致第i种缺陷的产生。

具体的步骤包括：

1.将目标产品对应的生产向量进行分类，保留包含元素最多的类别作为主要类别。

利用均值漂移聚类算法对

中的生产向量进行分类，获得多个类别，保留生产向量数量最多的类别作为主要类别，该类别中有大量的生产向量集中的分布在一起，具有较大的相似性，这个类别中的生产向量有大部分是能够导致第i种缺陷产生的。在一定的误差下，该类别中大量集中出现在一起的生产向量能够导致第i种缺陷的产生；而不处于该类别的生产向量则不能确定是否能够导致第i种缺陷产生。

2.对主要类别进行主成分分析，每个主成分方向作为一个关注特征；以主成分方向的特征值作为关注特征的关注度。

对主要类别中的生产向量进行主成分分析，对多个P维生产向量的协方差矩阵进行特征值分解，获得P个P维的主成分方向，每个主成分方向都是一个P维的单位向量，作为关注特征，每个主成分方向都对应一个特征值，即为对应关注特征的关注度。

如果某个主成分方向的特征值越大，说明在主要类别中的所有生产向量在这个主成分方向上的投影方差越大，说明这些生产向量的特征主要沿该主成分方向分布，说明这个主成分方向越重要，这些生产向量越关注这个主成分方向对应的关注特征；如果某个主成分方向的特征值越小，说明类别中的所有生产向量在这个主成分方向上的投影方差越小，说明这个主成分方向越不重要，这些生产向量越可以舍弃这个主成分方向对应的关注特征。

同理，获得所有目标缺陷的关注特征和对应的关注度。

但是上述获得的每种目标缺陷的关注特征和对应的关注度是有误差的，因为含有一种目标缺陷的产品上可能会出现其他缺陷，虽然可以只考虑只包含一种缺陷的产品的向量，但是这样的化数据量少，会导致结果不准确，因此本发明实施例将所有目标缺陷的关注特征和对应的关注度进行修正。

步骤S003，将第一目标缺陷和第二目标缺陷的关注特征相互匹配，组成匹配对；根据匹配对的相似度和对应的关注度的差异计算两种目标缺陷对该匹配对的第一区分度。

具体的步骤包括：

1.利用匹配算法将第一目标缺陷和第二目标缺陷的关注特征匹配成对，使得关注特征配对后组成的匹配对的余弦相似度之和最大。

在本发明实施例中，以第i种缺陷作为第一目标缺陷，以第j种缺陷作为第二目标缺陷，计算这两种目标缺陷对应匹配对的区分度，用于表征这两种目标缺陷所关注的哪些特征存在在较大的区别。

第i种缺陷有P个关注特征，每个关注特征是P维的单位向量，这P个关注特征的集合记为

；第j种缺陷也对应P个关注特征，每个关注特征也是P维的单位向量，这P个关注特征的集合记为

；

与

中的关注特征可能相同也可能不同，利用KM匹配算法令

与

中的关注特征进行匹配成对，获得P对匹配对，使得P对匹配对之间的余弦相似度的和最大。

2.计算第一区分度。

与

中第k对匹配对的余弦相似度记为

，该值越大说明这两种目标缺陷存在的某两个关注特征越相似；第k对匹配对差值的绝对值记为

,那么第i种缺陷和第j种缺陷中第k对匹配对的第一区分度

的计算方法为：

其中，

用于表示这两种目标缺陷中第i种缺陷关注的特征是否被第j种缺陷所关注，

表示归一化系数。

越大，说明第i种缺陷和第j种缺陷有相同的关注特征，但是这两种关注特征的关注度差异却很大，说明第i种缺陷所关注的特征不是第j种缺陷所关注的。

同理获得所有匹配对的第一区分度，共获得K对匹配对的第一区分度。

步骤S004，基于第一区分度的大小筛选出这两种目标缺陷的区分特征对；将区分特征对中关注度更小的关注特征在对应的关注特征集合中去除，得到更新特征集合；获取关注特征集合以及更新特征集合的熵差，根据每个区分特征对对应的熵差获取第一目标缺陷和第二目标缺陷之间的修正合理性。

具体的步骤包括：

1.筛选区分特征对。

获取第一区分度大于第一阈值

的匹配对，将这些匹配对称为第i种缺陷和第j种缺陷的区分特征对。

根据第i种缺陷和第j种缺陷的关注特征以及对应的关注度获得了两者之间的区分特征对，那么就可以利用同样的方法获得任意两种缺陷之间的区分特征对，这个区分特征对用于表示两种缺陷在哪些关注特征上具有较大的可区分性。

第i种缺陷和第j种缺陷可能同时出现在一个产品上，这使得第i种缺陷的关注特征会受到第j种缺陷的生产向量的影响。接下来需要根据第i种缺陷和第j种缺陷之间的区分特征对来互相修正两者的关注特征，进而排除两种缺陷同时出现在一个产品上时带来的干扰和误差。

2.选取区分特征对中关注度更小的关注特征作为对应目标缺陷的无效特征，将无效特征在对应的目标缺陷的所有生产向量中去除。

获取第i种缺陷和第j种缺陷的

个关注特征对，其中每个关注特征对是由两个关注特征构成的，其中一个是第i种缺陷的关注特征，另一个是第j种缺陷的关注特征，分别对应两个关注度。获取关注度最小的关注特征作为对应目标缺陷的无效特征，记为

，获取这个关注特征是属于哪种缺陷的，假设属于第i种缺陷，那么说明第j种缺陷所关注的特征

不被第i种缺陷所关注；关注特征对对应的第一区分度越大则

越不被第i种缺陷所关注。同理，若关注度最小的关注特征

属于第j种缺陷，那么说明第i种缺陷所关注的特征

不被第j种缺陷所关注。

以

属于第i种缺陷为例，此时第j种缺陷所关注的特征

为第i种缺陷的无效特征，不被第i种缺陷所关注，从集合

中的生产向量里去除掉无效特征

，这样就可以避免第j种缺陷对应的生产向量的干扰。从

中去除掉第j种缺陷所关注的而又不太影响第i种缺陷的无效特征，可以在保证尽量不影响第i种缺陷的关注特征的同时尽可能多地排除第j种缺陷的影响。

去除的过程为：计算生产向量在无效特征上的无效投影长度，根据第一区分度和无效投影长度获取去除无效特征后的投影长度，进而得到更新关注特征，组成更新特征集合。

对于第i种目标缺陷的生产向量构成的集合

中的任意一个P维的行向量

，去除关注特征

之后变为：

其中，

表示

中的第p个主成分方向，即第i种缺陷的第p个关注特征；

表示第i种缺陷的第m个关注特征，令

。

表示向量U与单位行向量

的转置的积，表征U在

上的投影大小，

表示方向为

、长度为

的向量。

表示U在

上的投影大小，

表示

对应的第一区分度，该值越大，说明第i种缺陷越不关注

，那么去除掉

之后的

在

上的投影长度就越小，因此

表示的是去除掉

之后的

在

上的投影长度。

表示的是方向为

、长度为

的向量；

表示向量

和

的线性叠加。

通过上述方法令

中的任何一个生产向量都去除了

。同理当n=1,2,…,

时，

或者

去除掉相应的

，变为

和

；然后再次通过步骤S002重新获得第i种缺陷和第j种缺陷的更新关注特征和对应的关注度，由更新关注特征组成更新特征向量。

3.计算关注特征集合以及更新特征集合的熵差作为去除收益，计算第一目标缺陷和第二目标缺陷的去除收益的均值作为两者之间的修正合理性。

同样以

属于第i种缺陷为例，第i种缺陷去除

后，去除收益越大，说明去除掉第j种缺陷的影响后，第i种缺陷对所有关注特征的关注度的熵变小了，说明排除第j种特征的干扰后，第i种缺陷具有更加确定的关注特征，能够保证最终的控制系统的准确性；如果去除收益越小，说明去除掉第j种缺陷的影响后，第i种缺陷对所有关注特征的关注度的熵减少量较少，说明排除第j种缺陷的干扰后，第i种缺陷的关注特征没有变得更加确定，不利于后续的产品质量的监控。

同理第j种缺陷在排除第i种缺陷的干扰后也对应获取一个去除收益，这两种缺陷的去除收益的均值记为第i种缺陷和第j种缺陷互相修正的合理性。

步骤S005，以所有不同种类的目标缺陷为节点、以修正合理性作为对应的边权值获取图数据；将图数据进行分类，计算每个类别中每个关注特征相对于其他关注特征的第二区分度；并根据第二区分度的大小对每个类别中的关注特征进行筛选，得到每种目标缺陷的准确关注特征。

具体的步骤包括：

1.获取所有目标缺陷的图数据，并对其分类。

根据同样的方法计算每两种目标缺陷之间的修正合理性，以每种目标缺陷为节点，以两种缺陷之间的修正合理性为边权值，将所有的缺陷构成一个图数据；利用谱聚类算法对该图数据进行分类，获得多个类别，同一个类别中的节点之间具有较大的边权值，即同一个类别之间的缺陷具有较大的修正合理性，进行相互修正后能够获得更准确的修正结果，有助于产品质量的监控。

2.计算第二区分度。

分别获取每个关注特征与同类别中其他关注特征之间的余弦相似度，并求相似度均值；分别获取每个关注特征与同类别中其他关注特征之间的关注度差值，并求差值均值；根据相似度均值和差值均值计算第二区分度。

具体的，获取同一类别中的所有缺陷的关注特征，假设有A个关注特征，获取这些关注特征中第a个关注特征的区分程度

：

其中，

表示第a个关注特征和同类别中其他所有关注特征的余弦相似度的均值，

表示第a个关注特征和同类别中其他所有关注特征的关注度差值的绝对值的均值。

越大说明该类别中的第a个关注特征在某些缺陷上越被关注，同时在另外一些缺陷上越不被关注，即越表现出两极分化的现象。

3.获取准确关注特征。

选取第二区分度大于区分阈值的关注特征作为干扰特征，将关注度最小的干扰特征在对应的目标缺陷的所有生产向量中去除，得到准确关注特征。

获取同一类别中第二区分度大于预设阈值

的关注特征作为干扰特征，对于每个干扰特征，令该类别中对这个干扰特征关注度最小的目标缺陷在生产向量中将其去除，去除之后重新获得该目标缺陷的准确关注特征以及关注度。

作为一个示例，本发明实施例中预设阈值

的取值为0.2。

将目标缺陷的生产向量集合综合在一起分析，排除了不同缺陷共同出现时相互之间的干扰，获得了每种目标缺陷的准确关注特征。

步骤S006，获取第一目标缺陷对应的每个准确关注特征的取值范围，将新产品的生产向量投影到准确关注特征上，当投影结果都在对应的所述取值范围内时，该新产品会出现第一目标缺陷；同理判断该新产品是否会出现其他目标缺陷。

具体的步骤包括：

1.获取第一目标缺陷对应的每个准确关注特征的取值范围。

当准确关注特征的关注度大于预设阈值时，计算第一目标缺陷对应的生产向量在该准确关注特征上的投影长度，将投影长度进行聚类分组，选取包含元素最多的类别中投影长度的取值区间，作为该准确关注特征的取值范围；当准确关注特征的关注度不大于预设阈值时，取值范围为实数域。

同样以第i种缺陷为例，获取第i种缺陷的生产向量集合

，首先对第i种缺陷的关注特征的所有关注度归一化处理；然后获取第i种缺陷的第q个准确关注特征

，q=1,2,3,…,Q，当

的关注度大于预设阈值时，计算

中的所有生产向量在

上的投影长度，对这些投影长度进行均值漂移聚类，获得多个聚类结果，每个类别都是一些投影长度的集合，获取包含元素最多的类别，将这个类别中投影长度的取值区间记为

，即为第i种缺陷的第q个准确关注特征的取值范围；当

的关注度不大于预设阈值时，关注特征的取值范围为整个实数域，即不考虑关注度太小的准确关注特征上的投影长度。

2.判断新的产品是否会出现缺陷。

每当生产出一个产品时，同时获得这个产品的生产向量，获取这个生产向量在第i种缺陷的所有准确关注特征上的投影长度，并判断这些投影长度是否在第i种缺陷对应的准确关注特征的取值范围内，如果全部都在对应的取值范围内，这个产品包含第i种缺陷；如果存在任何一个投影大小不在对应的取值范围内，这个产品不包含第i种缺陷。

同理判断该新的生产向量对应的产品是否会出现其他目标缺陷。

通过上述步骤，每当生产一个产品时能够根据对应的生产向量获得该产品包含哪种缺陷，当生产一批产品时能够获取哪些产品可能出现缺陷，进而获得存在缺陷和无缺陷的比例，质量监控系统可以按照这个比例进行样本抽检。同时还能获得出现的缺陷是哪种缺陷，进而获取每种缺陷的占比，质量监控系统也按照这个比例抽检每种缺陷。

综上所述，本发明实施例获取智能工厂在生产过程中的生产参数及其对应产品的质检结果，由每个产品对应的生产参数组成一个生产向量；质检结果包括至少一种第一目标缺陷和一种第二目标缺陷，第一目标缺陷和第二目标缺陷为不同种类的目标缺陷；选取出含有同一目标缺陷的目标产品，根据目标产品对应的生产向量获取该目标缺陷的多个关注特征以及对每个关注特征的关注度；所有关注特征组成该目标缺陷的关注特征集合；将第一目标缺陷和第二目标缺陷的关注特征相互匹配，组成匹配对；根据匹配对的相似度和对应的关注度的差异计算两种目标缺陷对该匹配对的第一区分度；基于第一区分度的大小筛选出这两种目标缺陷的区分特征对；将所有区分特征对中关注度更小的关注特征在对应的关注特征集合中去除，得到更新特征集合；获取关注特征集合以及更新特征集合的熵差，进而获取第一目标缺陷和第二目标缺陷之间的修正合理性；以所有不同种类的目标缺陷为节点、以修正合理性作为对应的边权值获取图数据；将图数据进行分类，计算每个类别中每个关注特征相对于其他关注特征的第二区分度；并根据第二区分度的大小对每个类别中的关注特征进行筛选，得到每种目标缺陷的准确关注特征；获取第一目标缺陷对应的每个准确关注特征的取值范围，将新产品的生产向量投影到准确关注特征上，当投影结果都在对应的取值范围内时，该新产品会出现第一目标缺陷；同理判断该新产品是否会出现其他目标缺陷。本发明实施例能够获取质量监控系统的质量抽检方法，提高质量监控系统的工作效率。

本发明实施例还提出了一种基于MES的智能工厂产品质量监控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。由于基于MES的智能工厂产品质量监控方法在上述给出了详细描述，不再赘述。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。