CN115828977B - 工业互联网标签编码方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

工业互联网标签编码方法、装置、介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请的实施例提供了一种工业互联网标签编码方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该工业互联网标签编码方法包括:在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;获取所述器件对应的器件信息,之后基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理生成量化信息,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。上述方式基于器件信息和检测情况生成器件编码生成器件标签,提高了器件标签的生成效率,进而提高了器件的管理效率。

Description

工业互联网标签编码方法、装置、介质及电子设备
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种工业互联网标签编码方法、装置、计算机可读介质及电子设备。
背景技术
随着工业互联网的发展,在工业生产中的应用越来越广泛。举例来说,在工业生产过程中,对生成的器件进标签编码,现有技术中一般通过人为的方式来进行,这种方式不仅效率低而且出错率高,进而造成工业产品制造加工过程中效率较低的问题。
发明内容
本申请的实施例提供了一种工业互联网标签编码方法、装置、计算机可读介质及电子设备,进而至少在一定程度上可以提高器件标签的生成效率,进而提高器件的管理效率。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本申请的实践而习得。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种工业互联网标签编码方法,包括:
在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;获取所述器件对应的器件信息,其中所述器件信息的数据类型包括以下至少一种:所述器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号;基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息;将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签;基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件,包括:获取所述器件的型号对应的检测流程;基于所述检测流程对所述器件进行检测,生成检测参数;将所述检测参数与数据范围进行对比,确定检测通过的器件作为所述合格器件,未通过的器件作为异常器件。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述获取所述器件对应的器件信息,包括:获取所述器件对应的图像信息;基于所述图像信息进行识别,确定所述器件对应的型号和生成时间;基于所述器件对应的型号,从数据库中获取所述器件对应的流水线编号。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息,包括:基于所述量化模型中的数据对应关系,确定所述器件信息对应的字符信息;基于各器件信息对应的数据类型,对所述器件信息对应的字符信息进行量化处理,生成量化信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,包括:获取各数据类型对应的类型标识;基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种工业互联网标签编码装置,包括:
检测单元,用于在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;
获取单元,用于获取所述器件对应的器件信息,其中所述器件信息的数据类型包括以下至少一种:所述器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号;
量化单元,用于基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息;
生成单元,用于将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签;
存储单元,用于基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件,包括:获取所述器件的型号对应的检测流程;基于所述检测流程对所述器件进行检测,生成检测参数;将所述检测参数与数据范围进行对比,确定检测通过的器件作为所述合格器件,未通过的器件作为异常器件。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述获取所述器件对应的器件信息,包括:获取所述器件对应的图像信息;基于所述图像信息进行识别,确定所述器件对应的型号和生成时间;基于所述器件对应的型号,从数据库中获取所述器件对应的流水线编号。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息,包括:基于所述量化模型中的数据对应关系,确定所述器件信息对应的字符信息;基于各器件信息对应的数据类型,对所述器件信息对应的字符信息进行量化处理,生成量化信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,包括:获取各数据类型对应的类型标识;基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的工业互联网标签编码方法。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的工业互联网标签编码方法。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的工业互联网标签编码方法。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中,在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;获取所述器件对应的器件信息,之后基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理生成量化信息,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。上述方式基于器件信息和检测情况生成器件编码生成器件标签,提高了器件标签的生成效率,进而提高了器件的管理效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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他的附图。
图1示意性示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网标签编码方法的流程图。
图2示意性示出了根据本申请的一个实施例的器件检测的流程图。
图3示意性示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网标签编码装置的示意图。
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述:
图1示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网标签编码方法的流程图。参照图1所示,该工业互联网标签编码方法至少包括步骤S110至步骤S150,详细介绍如下:
在步骤S110中,在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件。
在本申请的一个实施例中,在工业生产过程中,每个器件都通过流水线生成,在器件生成完成之后,对器件进行功能和外观等方面的检测,得到检测数据,通过检测数据来衡量器件是否正常,并将检测正常通过的器件作为合格器件,将未通过、不合格的器件作为异常器件。
在本申请的一个实施例中,获取所述器件的型号对应的检测流程;
基于所述检测流程对所述器件进行检测,生成检测参数;
将所述检测参数与数据范围进行对比,确定检测通过的器件作为所述合格器件,未通过的器件作为异常器件。
具体的,本实施例中根据检测流程运行该器件,以获取对应的检测参数,之后将检测参数和预设的数据范围进行对比,确定检测通过的器件作为合格器件。
进一步地,本实施例中将检测参数与数据范围进行对比时,可以将检测参数Per_tes与其对应的数据范围[Per_min,Per_max]中的最大值Per_max和最小值Per_min进行对比,计算差异参数Per_dre为:
Figure SMS_1
其中,α表示预设的差异因子。本实施例中通过上述方式计算得到差异参数,用于通过差异参数来衡量检测参数与正常数据范围的差异情况,在当差异参数大于或者等于设定阈值时,判定当前器件不通过检测,为异常器件;当差异参数小于设定阈值时,判定当前器件通过检测,为正常器件。通过上述基于数据范围来进行差异参数的计算,以基于差异参数确定对应的检测结果,为器件保留一定的正常评估余地,降低单次检测可能带来的检测误差。
在步骤S120中,获取所述器件对应的器件信息,其中所述器件信息的数据类型包括以下至少一种:所述器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号。
在本申请的一个实施例中,我们在生成器件之后,获取器件对应的器件信息,以基于器件信息来生成唯一的器件标签。具体的,本实施例中的器件信息包括很多数据类型,例如器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号。其中,型号可以为一个字符串,用于表示器件的类型,生成时间用于表示器件完成产出的时间,流水线编号用于表示产出该器件的流水线的编号,可以为一个字符串。
在本申请的一个实施例中,获取所述器件对应的器件信息,包括:
获取所述器件对应的图像信息;
基于所述图像信息进行识别,确定所述器件对应的型号和生成时间;
基于所述器件对应的型号,从数据库中获取所述器件对应的流水线编号。
本实施例中在获取器件的型号和生成时间时,可以通过获取器件对应的图像信息的方式,通过对图像信息进行识别和检测,确定器件对应的型号,通过采集各个器件产出的视频信息,根据图像识别和当前时间来确定器件对应的生成时间。
在确定了器件对应的型号之后,从数据库中存储的型号与流水线之间的对应关系中,确定该型号对应的流水线编号,以通过上述信息来记载器件的相关信息。
在步骤S130中,基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息。
在本申请的一个实施例中,由于获取到的器件信息包括了很多种数据类型的数据,数据类型不同将造成编码难度增加,因此本实施例中基于预设的量化模型对器件信息中的各类型信息进行量化处理,以生成格式一致的量化信息。
在本申请的一个实施例中,基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息,包括:
基于所述量化模型中的数据对应关系,确定所述器件信息对应的字符信息;
基于各器件信息对应的数据类型,对所述器件信息对应的字符信息进行量化处理,生成量化信息。
本实施例中预设的量化模型包括了数据对应分支和数据量化分支两部分,其中数据对应分支通过预设各数据类型之间的数据对应关系,用于将各种类型的数据替换为统一的数据类型,例如将中文的器件信息替换为拼音或者英文形式的字符信息,便于之后对于字符串的处理。
数据量化分支用于在获取在字符信息之后,基于各数据类型对应设定的字符位数,对其对应的字符串进行补位量化,得到字符位数与设定位数一样的字符串,作为量化信息。
在步骤S140中,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签。
在本申请的一个实施例中,预设有编码模型,用于基于编码模型来对器件的量化信息和检测结果进行编码,以生成器件对应的器件标签。本实施例的器件标签可以是条形码或者二维码的形式,以便于通过上述形式可以直接扫描得到对应的器件信息。
在本申请的一个实施例中,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,包括:
获取各数据类型对应的类型标识;
基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签。
具体的,本实施例中先获取各数据类型对应的类型标识,其中,类型标识的字符位数一定,之后基于类型标识、检测结果以及量化信息通过编码模型生成器件对应的器件标签。
在基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签时,包括:
按照检测结果、类型标识及其对应的量化信息的顺序,通过编码模型对上述字符进行排序,得到字符串;
基于所述字符串中的类型标识对所述字符串进行切割,得到各类型数据对应的字符段;
基于所述字符段中的字符值,计算条码参数;
根据各字符段对应的条码参数,生成器件对应的器件标签。
具体的,在编码模型中,对于各类数据进行识别,已将相关数据放在对应预设的位置,例如先在编码模型中对数据进行排序,其顺序可以是检测结果、各类型标识及其对应的量化信息,之后将所有的数据串联,生成字符串。
本实施例中针对各个类型的数据对应的字符数量是一定的,因此可以根据数据类型的数量进行切割确定字符段,即字符段的数据量与数据类型一致。
在生成字符段之后,根据字符段中的字符值,将其转化成十进制对应的数值Per_dat,之后基于数值计算条码参数Per_coe为:
Figure SMS_2
其中,β表示基于历史数据计算得到的条码因子。本实施例中的条码参数可以用于表示条码的宽度,在计算得到条码参数之后,基于条码参数生成器件对应的器件标签。
在步骤S150中,基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。
在本申请的一个实施例中,在生成器件标签之后,基于器件标签对器件进行存储管理,例如将十个、百个器件存储在一个区域中,便于管理和查找。
在本申请的一个实施例中,还包括:
通过云平台将所述器件标签和所述器件信息进行关联存储;
在获取到终端触发的标签扫描请求时,向终端发送所述器件标签对应的器件信息和器件图像。
在本申请的一个实施例中,将器件信息和器件标签、以及器件标签通过网络链接关联存储至云平台中,并在获取到用户通过终端触发的标签扫描请求时,向终端发送所述器件标签对应的器件信息和器件图像。通过上述方式可以使得用户及时获取到器件的信息,提高信息的获取效率。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中,在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;获取所述器件对应的器件信息,之后基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理生成量化信息,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。上述方式基于器件信息和检测情况生成器件编码生成器件标签,提高了器件标签的生成效率,进而提高了器件的管理效率。
以下介绍本申请的装置实施例,可以用于执行本申请上述实施例中的工业互联网标签编码方法。可以理解的是,所述装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码),例如该装置为一个应用软件;该装置可以用于执行本申请实施例提供的方法中的相应步骤。对于本申请装置实施例中未披露的细节,请参照本申请上述的工业互联网标签编码方法的实施例。
图3示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网标签编码装置的框图。
参照图3所示,根据本申请的一个实施例的工业互联网标签编码装置300,包括:
检测单元,用于在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;
获取单元,用于获取所述器件对应的器件信息,其中所述器件信息的数据类型包括以下至少一种:所述器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号;
量化单元,用于基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息;
生成单元,用于将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签;
存储单元,用于基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件,包括:获取所述器件的型号对应的检测流程;基于所述检测流程对所述器件进行检测,生成检测参数;将所述检测参数与数据范围进行对比,确定检测通过的器件作为所述合格器件,未通过的器件作为异常器件。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述获取所述器件对应的器件信息,包括:获取所述器件对应的图像信息;基于所述图像信息进行识别,确定所述器件对应的型号和生成时间;基于所述器件对应的型号,从数据库中获取所述器件对应的流水线编号。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息,包括:基于所述量化模型中的数据对应关系,确定所述器件信息对应的字符信息;基于各器件信息对应的数据类型,对所述器件信息对应的字符信息进行量化处理,生成量化信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,包括:获取各数据类型对应的类型标识;基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中,在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;获取所述器件对应的器件信息,之后基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理生成量化信息,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,基于所述器件标签对所述器件进行存储管理。上述方式基于器件信息和检测情况生成器件编码生成器件标签,提高了器件标签的生成效率,进而提高了器件的管理效率。
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是,图4示出的电子设备的计算机系统400仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,计算机系统400包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)401,其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory,ROM)402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器(Random Access Memory,RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理,例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(Input/Output,I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405:包括键盘、鼠标等的输入部分406;包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)等以及扬声器等的输出部分407;包括硬盘等的储存部分408;以及包括诸如LAN(Local Area Network,局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器410上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时,执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是,本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
根据本申请的一个方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时,使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本申请的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种工业互联网标签编码方法,其特征在于,包括:
在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;
获取所述器件对应的器件信息,其中所述器件信息的数据类型包括以下至少一种:所述器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号;
基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息;
将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签;
基于所述器件标签对所述器件进行存储管理;
其中,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件,包括:
获取所述器件的型号对应的检测流程;
基于所述检测流程对所述器件进行检测,生成检测参数;
将所述检测参数与数据范围进行对比,将检测参数Per_tes与其对应的数据范围[Per_min,Per_max]中的最大值Per_max和最小值Per_min进行对比,计算差异参数Per_dre为:
Figure FDA0004195499520000011
其中,α表示预设的差异因子;
根据所述差异参数确定检测通过的器件作为所述合格器件,未通过的器件作为异常器件;
其中,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,包括:
获取各数据类型对应的类型标识;
基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签;
其中,在基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签时,包括:
按照检测结果、类型标识及其对应的量化信息的顺序,通过编码模型对所述检测结果、所述类型标识对应的量化信息进行排序,得到字符串;
基于所述字符串中的类型标识对所述字符串进行切割,得到各类型数据对应的字符段;
基于所述字符段中的字符值,将其转化成十进制对应的数值Per_dat,之后基于数值计算条码参数Per_coe为:
Per_coe=β·log2Per_dat
其中,β表示基于历史数据计算得到的条码因子;
根据各字符段对应的条码参数,生成器件对应的器件标签。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述器件对应的器件信息,包括:
获取所述器件对应的图像信息;
基于所述图像信息进行识别,确定所述器件对应的型号和生成时间;
基于所述器件对应的型号,从数据库中获取所述器件对应的流水线编号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息,包括:
基于所述量化模型中的数据对应关系,确定所述器件信息对应的字符信息;
基于各器件信息对应的数据类型,对所述器件信息对应的字符信息进行量化处理,生成量化信息。
4.一种工业互联网标签编码装置,其特征在于,包括:
检测单元,用于在器件生产完成之后,对所述器件进行检测,将检测通过的器件作为合格器件,未通过的器件作为异常器件;
获取单元,用于获取所述器件对应的器件信息,其中所述器件信息的数据类型包括以下至少一种:所述器件对应的型号、生成时间、以及所述器件对应的流水线编号;
量化单元,用于基于预设的量化模型,对所述器件信息中的各类型信息进行量化处理,生成量化信息;
生成单元,用于将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签;
存储单元,用于基于所述器件标签对所述器件进行存储管理;
所述检测单元用于:
获取所述器件的型号对应的检测流程;
基于所述检测流程对所述器件进行检测,生成检测参数;
将所述检测参数与数据范围进行对比,将检测参数Per_tes与其对应的数据范围[Per_min,Per_max]中的最大值Per_max和最小值Per_min进行对比,计算差异参数Per_dre为:
Figure FDA0004195499520000031
其中,α表示预设的差异因子;
根据所述差异参数确定检测通过的器件作为所述合格器件,未通过的器件作为异常器件;
其中,将所述量化信息和检测结果输入编码模型中,生成所述器件对应的器件标签,包括:
获取各数据类型对应的类型标识;
基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签;
其中,在基于各类型标识、检测结果和所述量化信息,通过编码模型生成器件对应的器件标签时,包括:
按照检测结果、类型标识及其对应的量化信息的顺序,通过编码模型对所述检测结果、所述类型标识对应的量化信息进行排序,得到字符串;
基于所述字符串中的类型标识对所述字符串进行切割,得到各类型数据对应的字符段;
基于所述字符段中的字符值,将其转化成十进制对应的数值Per_dat,之后基于数值计算条码参数Per_coe为:
Per_coe=β·log2Per_dat
其中,β表示基于历史数据计算得到的条码因子;
根据各字符段对应的条码参数,生成器件对应的器件标签。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述获取单元用于:
获取所述器件对应的图像信息;
基于所述图像信息进行识别,确定所述器件对应的型号和生成时间;
基于所述器件对应的型号,从数据库中获取所述器件对应的流水线编号。
6.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的工业互联网标签编码方法。
7.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至3中任一项所述的工业互联网标签编码方法。
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