CN115630847B - 一种基于数据预测的收发组件检测方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种基于数据预测的收发组件检测方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN115630847B CN202211566428.3A CN202211566428A CN115630847B CN 115630847 B CN115630847 B CN 115630847B CN 202211566428 A CN202211566428 A CN 202211566428A CN 115630847 B CN115630847 B CN 115630847B
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Abstract

本发明公开了一种基于数据预测的收发组件检测方法、系统及存储介质，涉及智能化加工技术领域，包括：在收发组件的生产加工过程中，实时检测获取生产加工过程中各个工序的加工信息；根据工序的加工信息进行分析，提取工序加工中的多个特征信息数据，并通过第一计算模型进行计算工序的加工质量指标；根据各个工序的加工质量指标，通过第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测，获得收发组件的加工质量风险预测值；根据加工质量风险预测值判断风险等级；根据风险等级确定抽检的收发组件。本发明的优点在于：进行收发组件的加工质量风险预测，可有效的甄别出生产加工的收发组件中的不良品，防止不良品流入市场，造成经济损失的情况出现。

Description

一种基于数据预测的收发组件检测方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及智能化加工技术领域，具体是涉及一种基于数据预测的收发组件检测方法、系统及存储介质。
背景技术
收发组件是信号转换的一种装置，通常是指光纤收发器。光纤收发器的出现，将双绞线电信号和光信号进行相互转换，确保了数据包在两个网络间顺畅传输，同时它将网络的传输距离极限从铜线的100米扩展到100公里。
在收发组件的生产加工费过程中，为防止不良品流入市场，因此需要对生产加工的收发组件进行性能测试，性能测试包括光发射组件检测、光接收组件检测、变频振动试验、高温试验和低温试验等多种试验，流程繁琐，因此不可能实现针对于每一个收发组件均进行性能测试，现有技术通常采用的方式为抽检，既在所有生产加工的收发组件中按照一定比例进行抽取一部分进行性能测试，这种方式默认所有生产加工的收发组件发生不良的概率相同，然而在实际的加工过程中，由于收发组件在加工工序中存在着差异，每一件收发组件发生不良的风险均不相同，采用整体抽检的方式难以精准的筛选出不良品，易导致不良品流入市场，造成经济损失。
发明内容
为解决上述技术问题，提供一种基于数据预测的收发组件检测方法、系统及存储介质，本技术方案解决了上述的现有技术通常采用的方式为抽检，既在所有生产加工的收发组件中按照一定比例进行抽取一部分进行性能测试，这种方式默认所有生产加工的收发组件发生不良的概率相同，然而在实际的加工过程中，由于收发组件的加工工序存在着差异，每一件收发组件发生不良的风险均不相同，采用整体抽检的方式难以精准的筛选出不良品，易导致不良品流入市场，造成经济损的问题。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于数据预测的收发组件检测方法，包括：
在收发组件的生产加工过程中，实时检测获取生产加工过程中各个工序的加工信息；
根据工序的加工信息进行分析，提取工序加工中的多个特征信息数据，并通过第一计算模型进行计算工序的加工质量指标，所述第一计算模型的输入为工序加工中的多个特征信息数据，输出为工序的加工质量指标；
根据生成加工过程中的各个工序的加工质量指标，通过第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测，获得收发组件的加工质量风险预测值，所述第二计算模型输入为各个工序的加工质量指标，输出为收发组件的加工质量风险预测值；
判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值，若是，则判断为风险概率高，若否，则判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值，若是，则判断为风险概率中，若否，则判断为风险概率低；
对判定为风险概率高的所有收发组件均进行性能测试，对判定为风险概率中和风险概率低的收发组件按照设定的抽检比例进行随机抽选收发组件进行性能测试，所述性能测试包括光发射组件检测、光接收组件检测、变频振动试验、高温试验和低温试验。
优选的，所述第一计算模型的表达式为：
Figure SMS_1
式中，
Figure SMS_2
为工序的加工质量指标，
Figure SMS_3
为工序中第i个特征信息的影响权重；
Figure SMS_4
为工序中第i个特征信息的执行分数；
t为特征信息的采集时间间隔；
T为特征信息的总采集时间；
N为特征信息采集量集合；
Figure SMS_5
为特征信息采集量集合中的第j个元素；
Figure SMS_6
为特征信息的标准量。
优选的，所述第一计算模型的训练过程为：
在收发组件的多个历史生产加工过程中，获取各个工序的多组历史特征信息数据，所述特征信息数据包括特征信息的采集时间间隔、特征信息的总采集时间和特征信息采集量；
将相同工序的多组历史特征信息的采集时间间隔、特征信息的总采集时间和特征信息采集量代入第一计算模型中，同时输入每组历史特征信息数据对应工序的加工质量指标；
进行拟合计算工序中每个特征信息的影响权重，完成第一计算模型的训练。
优选的，多个所述第一计算模型与收发组件的生产加工过程中的多个工序为一一对应关系。
优选的，所述第二计算模型的表达式为：
Figure SMS_7
式中，G为加工质量风险预测值；
Figure SMS_8
为生产加工过程中第k个工序的加工质量指标；
n为生产加工过程中的工序总数；
Figure SMS_9
、
Figure SMS_10
、……、
Figure SMS_11
均为第二计算模型的系数。
优选的，所述第二计算模型的训练过程为：
在收发组件的多个历史生产加工过程中，获取多组收发组件历史加工数据；
按照是否合格对收发组件历史加工数据进行分类，获得若干组合格历史加工数据和不合格历史加工数据；
将每一组收发组件历史加工数据中的每个工序中的特征信息数据分别代入与该工序相对应的第一计算模型中，得到每一组收发组件历史加工数据的工序的加工质量指标；
根据合格历史加工数据的工序的加工质量指标和不合格历史加工数据的工序的加工质量指标对第二计算模型中的参数以最大似然法进行参数估计，获得模型回归系数；
检验模型回归系数是否满足显著性要求，若不满足则重新进行模型回归系数计算，直至检验模型回归系数满足显著性要求；
完成第二计算模型的训练。
优选的，所述判定为风险概率中的收发组件的抽检比例高于所述判定为风险概率低的收发组件的抽检比例。
进一步的，提出一种基于数据预测的收发组件检测系统，用于实现如上述的基于数据预测的收发组件检测方法，包括：
处理器，处理器用于根据采集到的各个工序的加工信息，调用第一计算模型和第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测、根据加工质量风险预测值对收发组件进行分类以及确定待检测收发组件；
存储器，存储器与所述处理器相耦合，所述存储器用于进行第一计算模型、第二计算模型和收发组件的生产加工中各个工序的历史加工信息的存储；
数据接收模块，数据接收模块与所述处理器电性连接，所述数据接收模块用于接收生产加工过程中各个工序的加工信息；
信号输出模块，信号输出模块与所述处理器电性连接，所述信号输出模块用于进行待检测收发组件数据的输出。
可选的，所述处理器内部集成有：
第一模型训练单元：第一模型训练单元用于进行第一计算模型的训练；
第二模型训练单元：第二模型训练单元用于进行第二计算模型的训练；
第一判断单元：第一判断单元用于进行判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值；
第二判断单元：第二判断单元用于进行判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值；
分类单元：分类单元用于根据第一判断单元和第二判断单元的判断结果将生产加工的收发组件分类为风险概率高、风险概率中和风险概率低三组；
检测确定单元：检测确定单元用途根据分类单元的分类结果以及风险概率中的收发组件的抽检比例、风险概率低的收发组件的抽检比例确定需要进行检测的收发组件。
进一步的，提出一种存储介质，其上存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时执行如上述的基于数据预测的收发组件检测方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提出一种基于数据预测的收发组件检测方案，在进行收发组件的性能测试前，根据收发组件的生产加工过程中的加工信息进行收发组件的加工质量风险预测，将生产加工的收发组件分类为风险概率高、风险概率中和风险概率低三种风险等级，对不同风险等级的收发组件进行针对化的抽检，可有效的甄别出生产加工的收发组件中的不良品，防止不良品流入市场，造成经济损失的情况出现。
附图说明
图1为本发明提出的基于数据预测的收发组件检测系统结构框图；
图2为本发明提出的基于数据预测的收发组件检测方法流程图；
图3为为本发明中的第一计算模型的训练方法流程图；
图4为为本发明中的第二计算模型的训练方法流程图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
参照图1所示，一种基于数据预测的收发组件检测系统，包括：
处理器，处理器用于根据采集到的各个工序的加工信息，调用第一计算模型和第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测、根据加工质量风险预测值对收发组件进行分类以及确定待检测收发组件；
存储器，存储器与处理器相耦合，存储器用于进行第一计算模型、第二计算模型和收发组件的生产加工中各个工序的历史加工信息的存储；
数据接收模块，数据接收模块与处理器电性连接，数据接收模块用于接收生产加工过程中各个工序的加工信息；
信号输出模块，信号输出模块与处理器电性连接，信号输出模块用于进行待检测收发组件数据的输出。
其中，处理器内部集成有：
第一模型训练单元：第一模型训练单元用于进行第一计算模型的训练；
第二模型训练单元：第二模型训练单元用于进行第二计算模型的训练；
第一判断单元：第一判断单元用于进行判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值；
第二判断单元：第二判断单元用于进行判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值；
分类单元：分类单元用于根据第一判断单元和第二判断单元的判断结果将生产加工的收发组件分类为风险概率高、风险概率中和风险概率低三种风险等级；
检测确定单元：检测确定单元用途根据分类单元的分类结果以及风险概率中的收发组件的抽检比例、风险概率低的收发组件的抽检比例确定需要进行检测的收发组件。
上述收发组件检测系统的工作流程为：
步骤一：工作人员根据收发组件的历史加工数据通过第一模型训练单元和第二模型训练单元进行训练获得第一计算模型和第二计算模型；
步骤二：数据接收模块接收生产加工过程中各个工序的实时加工信息，并将实时加工信息输送至处理器；
步骤三：处理器根据实时加工信息，调用第一计算模型和第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测值计算；
步骤四：调用第一判断单元用于判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值，若是，则分类单元将该收发组件判定为风险概率高，若否，则调用第二判断单元判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值，若是，则分类单元将该收发组件判定为风险概率中，若否，则分类单元将该收发组件判定为风险概率低；
步骤五：检测确定单元获取所有判定为风险概率高的收发组件编号，同时按照风险概率中的收发组件的抽检比例在判定为风险概率中的收发组件编号中随机抽选若干收发组件编号，按照风险概率低的收发组件的抽检比例在判定为风险概率低的收发组件编号中随机抽选若干收发组件编号，将抽选的收发组件编号；
步骤六：信号输出模块将检测确定单元抽选的收发组件编号输出。
请参阅图2所示，为进一步的说明本方案，以下结合上述收发组件检测系统提出一种基于数据预测的收发组件检测方法，包括：
在收发组件的生产加工过程中，实时检测获取生产加工过程中各个工序的加工信息；
根据工序的加工信息进行分析，提取工序加工中的多个特征信息数据，并通过第一计算模型进行计算工序的加工质量指标，第一计算模型的输入为工序加工中的多个特征信息数据，输出为工序的加工质量指标；
根据生成加工过程中的各个工序的加工质量指标，通过第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测，获得收发组件的加工质量风险预测值，第二计算模型输入为各个工序的加工质量指标，输出为收发组件的加工质量风险预测值；
判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值，若是，则判断为风险概率高，若否，则判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值，若是，则判断为风险概率中，若否，则判断为风险概率低，其中第一预设值和第二预设值可根据实际的加工情况进行设定，第一预设值大于第二预设值；
对判定为风险概率高的所有收发组件均进行性能测试，对判定为风险概率中和风险概率低的收发组件按照设定的抽检比例进行随机抽选收发组件进行性能测试，性能测试包括光发射组件检测、光接收组件检测、变频振动试验、高温试验和低温试验。
本方案在进行收发组件的性能测试前，根据收发组件的生产加工过程中的加工信息进行收发组件的加工质量风险预测，将生产加工的收发组件分类为风险概率高、风险概率中和风险概率低三种风险等级，对于风险概率高的所有收发组件均进行性能测试，对判定为风险概率中和风险概率低的收发组件按照设定的抽检比例进行随机抽选收发组件进行性能测试，实现了收发组件生产加工过程中的针对化抽样检测，可有效的甄别出生产加工的收发组件中的不良品。
第一计算模型的表达式为：
Figure SMS_12
式中，
Figure SMS_13
为工序的加工质量指标，
Figure SMS_14
为工序中第i个特征信息的影响权重；
Figure SMS_15
为工序中第i个特征信息的执行分数；
t为特征信息的采集时间间隔；
T为特征信息的总采集时间；
N为特征信息采集量集合；
Figure SMS_16
为特征信息采集量集合中的第j个元素；
Figure SMS_17
为特征信息的标准量。
请参阅图3所示，第一计算模型的训练过程为：
在收发组件的多个历史生产加工过程中，获取各个工序的多组历史特征信息数据，特征信息数据包括特征信息的采集时间间隔、特征信息的总采集时间和特征信息采集量；
将相同工序的多组历史特征信息的采集时间间隔、特征信息的总采集时间和特征信息采集量代入第一计算模型中，同时输入每组历史特征信息数据对应工序的加工质量指标；
进行拟合计算工序中每个特征信息的影响权重，完成第一计算模型的训练。
在进行特征信息的执行分数的计算过程中，本方案中采用特征信息采集量与特征信息的标准量之间的偏差值作为计算标准，通过对在采集时间区间内的多个采集量进行偏差计算，可得出工序中的该特征信息在实际加工过程中的波动情况，依次作为该特征信息的执行分数，可有效准确的反映出工序中的该特征的实际执行状态；
由于同一工序中通常存在的多个不同的加工特征，例如钻孔加工中，存在着，钻机转速、收发组件定位精准度、钻孔速度等多个加工特征，而每个加工特征对于该工序的影响程度不同，因此在进行工序的加工质量指标计算时，需要对每个加工特征影响权重进行计算，确定每个加工特征的影响权重即可完成对于第一计算模型的求解。
多个第一计算模型与收发组件的生产加工过程中的多个工序为一一对应关系。
在收发组件的生产加工过程中，存在着多个不同加工工序，每一个加工工序的加工质量指标需要通过第一计算模型进行计算，同时不同的每个加工工序的中的加工特征不同，工作人员可选择该工序中对加工工序质量存在着影响加工特征作为第一计算模型的输入。
第二计算模型的表达式为：
Figure SMS_18
式中，G为加工质量风险预测值；
Figure SMS_19
为生产加工过程中第k个工序的加工质量指标；
n为生产加工过程中的工序总数；
Figure SMS_20
、
Figure SMS_21
、……、
Figure SMS_22
均为第二计算模型的系数。
请参阅图4所示，第二计算模型的训练过程为：
在收发组件的多个历史生产加工过程中，获取多组收发组件历史加工数据；
按照是否合格对收发组件历史加工数据进行分类，获得若干组合格历史加工数据和不合格历史加工数据；
将每一组收发组件历史加工数据中的每个工序中的特征信息数据分别代入与该工序相对应的第一计算模型中，得到每一组收发组件历史加工数据的工序的加工质量指标；
根据合格历史加工数据的工序的加工质量指标和不合格历史加工数据的工序的加工质量指标对第二计算模型中的参数以最大似然法进行参数估计，获得模型回归系数；
检验模型回归系数是否满足显著性要求，若不满足则重新进行模型回归系数计算，直至检验模型回归系数满足显著性要求；
完成第二计算模型的训练。
本方案中的第二计算模型是基于Logistic回归模型原理进行建立生成的，Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，结果预测等领域；
本方案中，通过对加工过程中的所有工序的加工质量指标进行分析计算，可有效的得出收发组件的发生不良的风险概率，以此概率作为收发组件抽检的判断标准，可实现针对于收发组件的特定化抽检。
判定为风险概率中的收发组件的抽检比例高于判定为风险概率低的收发组件的抽检比例，实际生产过程中，工作人员可根据实际的加工需求进行风险概率中的收发组件的抽检比例和风险概率低的收发组件的抽检比例确定，由于判定为风险概率低的收发组件发生不良的概率低，在实际生产过程中，可降低抽检的比例。
进一步的，本方案还提出一种存储介质，其上存储有计算机可读程序，计算机可读程序被调用时执行如上述的基于数据预测的收发组件检测方法；
可以理解的是，存储介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；光介质例如，DVD；或者半导体介质例如固态硬盘SolidStateDisk，SSD等。
综上所述，本发明的优点在于：进行收发组件的加工质量风险预测，可有效的甄别出生产加工的收发组件中的不良品，防止不良品流入市场，造成经济损失的情况出现。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (8)

1.一种基于数据预测的收发组件检测方法，其特征在于，包括：
在收发组件的生产加工过程中，实时检测获取生产加工过程中各个工序的加工信息；
根据工序的加工信息进行分析，提取工序加工中的多个特征信息数据，并通过第一计算模型进行计算工序的加工质量指标，所述第一计算模型的输入为工序加工中的多个特征信息数据，输出为工序的加工质量指标；
根据生成加工过程中的各个工序的加工质量指标，通过第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测，获得收发组件的加工质量风险预测值，所述第二计算模型输入为各个工序的加工质量指标，输出为收发组件的加工质量风险预测值；
判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值，若是，则判断为风险概率高，若否，则判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值，若是，则判断为风险概率中，若否，则判断为风险概率低；
对判定为风险概率高的所有收发组件均进行性能测试，对判定为风险概率中和风险概率低的收发组件按照设定的抽检比例进行随机抽选收发组件进行性能测试，所述性能测试包括光发射组件检测、光接收组件检测、变频振动试验、高温试验和低温试验；
所述第一计算模型的表达式为：
Figure QLYQS_1
式中，
Figure QLYQS_2
为工序的加工质量指标，
Figure QLYQS_3
为工序中第i个特征信息的影响权重；
Figure QLYQS_4
为工序中第i个特征信息的执行分数；
t为特征信息的采集时间间隔；
T为特征信息的总采集时间；
N为特征信息采集量集合；
Figure QLYQS_5
为特征信息采集量集合中的第j个元素；
Figure QLYQS_6
为特征信息的标准量；
所述第二计算模型的表达式为：
Figure QLYQS_7
式中，G为加工质量风险预测值；
Figure QLYQS_8
为生产加工过程中第k个工序的加工质量指标；
n为生产加工过程中的工序总数；
Figure QLYQS_9
、
Figure QLYQS_10
、……、
Figure QLYQS_11
均为第二计算模型的系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据预测的收发组件检测方法，其特征在于，所述第一计算模型的训练过程为：
在收发组件的多个历史生产加工过程中，获取各个工序的多组历史特征信息数据，所述特征信息数据包括特征信息的采集时间间隔、特征信息的总采集时间和特征信息采集量；
将相同工序的多组历史特征信息的采集时间间隔、特征信息的总采集时间和特征信息采集量代入第一计算模型中，同时输入每组历史特征信息数据对应工序的加工质量指标；
进行拟合计算工序中每个特征信息的影响权重，完成第一计算模型的训练。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据预测的收发组件检测方法，其特征在于，多个所述第一计算模型与收发组件的生产加工过程中的多个工序为一一对应关系。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据预测的收发组件检测方法，其特征在于，所述第二计算模型的训练过程为：
在收发组件的多个历史生产加工过程中，获取多组收发组件历史加工数据；
按照是否合格对收发组件历史加工数据进行分类，获得若干组合格历史加工数据和不合格历史加工数据；
将每一组收发组件历史加工数据中的每个工序中的特征信息数据分别代入与该工序相对应的第一计算模型中，得到每一组收发组件历史加工数据的工序的加工质量指标；
根据合格历史加工数据的工序的加工质量指标和不合格历史加工数据的工序的加工质量指标对第二计算模型中的参数以最大似然法进行参数估计，获得模型回归系数；
检验模型回归系数是否满足显著性要求，若不满足则重新进行模型回归系数计算，直至检验模型回归系数满足显著性要求；
完成第二计算模型的训练。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据预测的收发组件检测方法，其特征在于，所述判定为风险概率中的收发组件的抽检比例高于所述判定为风险概率低的收发组件的抽检比例。
6.一种基于数据预测的收发组件检测系统，用于实现如权利要求1-5任一项所述的基于数据预测的收发组件检测方法，其特征在于，包括：
处理器，处理器用于根据采集到的各个工序的加工信息，调用第一计算模型和第二计算模型进行收发组件的加工质量风险预测、根据加工质量风险预测值对收发组件进行分类以及确定待检测收发组件；
存储器，存储器与所述处理器相耦合，所述存储器用于进行第一计算模型、第二计算模型和收发组件的生产加工中各个工序的历史加工信息的存储；
数据接收模块，数据接收模块与所述处理器电性连接，所述数据接收模块用于接收生产加工过程中各个工序的加工信息；
信号输出模块，信号输出模块与所述处理器电性连接，所述信号输出模块用于进行待检测收发组件数据的输出。
7.根据权利要求6所述的一种基于数据预测的收发组件检测系统，其特征在于，所述处理器内部集成有：
第一模型训练单元：第一模型训练单元用于进行第一计算模型的训练；
第二模型训练单元：第二模型训练单元用于进行第二计算模型的训练；
第一判断单元：第一判断单元用于进行判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第一预设值；
第二判断单元：第二判断单元用于进行判断收发组件的加工质量风险预测值是否大于第二预设值；
分类单元：分类单元用于根据第一判断单元和第二判断单元的判断结果将生产加工的收发组件分类为风险概率高、风险概率中和风险概率低三种风险等级；
检测确定单元：检测确定单元用途根据分类单元的分类结果以及风险概率中的收发组件的抽检比例、风险概率低的收发组件的抽检比例确定需要进行检测的收发组件。
8.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时执行如权利要求1-5任一项所述的基于数据预测的收发组件检测方法。
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