CN117787817B - 一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电数据处理技术领域，具体涉及一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法。方法包括：获取导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段的不同监测数据；根据每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异、每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异，确定正常阶段和疑似正常阶段；根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数和经过投票链入操作的次数，筛选目标阶段；将正常阶段和目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，进而对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源。本发明提高了导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源的可靠性和准确度。

Description

一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法

技术领域

本发明涉及电数据处理技术领域，具体涉及一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法。

背景技术

在陶瓷片感电容器生产领域，质量控制是至关重要的。这种电子元件对产品质量有严格要求，需要确保每个生产步骤都能够稳定、一致地满足技术要求，以提供高质量和高可靠性的产品。同时，面对潜在的产品质量问题或市场召回，能够快速追溯到受影响的批次或具体产品对于制造商至关重要。有效的产品追溯系统有助于迅速采取措施，降低召回成本，维护品牌声誉。在这一背景下，建立合规性标准是不可或缺的。陶瓷片感电容器的生产需要符合行业标准和法规，其中许多要求建立有效的溯源系统。这不仅是对合规性的一种要求，同时也是确保产品符合安全性和质量标准的必要手段。因此，产品追溯在陶瓷片感电容器生产和质量控制中占据着核心地位。目前的陶瓷生产工艺中，生产的环境相对较差，缺少类似这种信息化工具辅助，人力进行信息收集和统计不仅浪费资源，而且数据可靠性不强，而市场对产品质量要求越来越高，作为陶瓷产品，其质量和材质难以通过普通的方法溯源。

陶瓷片感电容器生产中常用的条形码和二维码技术通过为每个产品赋予唯一标识的方式实现溯源。然而，这些标识存在易损坏、污染或摩擦的风险，可能导致可靠性问题。此外，条形码和二维码的存储容量受限，不适用于包含大量生产信息的需求。同样的，目前的陶瓷生产工艺当中，生产的环境相对较差，人力进行信息收集和统计不仅浪费资源，而且数据可靠性不强。而市场对产品质量要求越来越高，作为陶瓷产品，其质量和材质难以通过普通的方法溯源，进而导致导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源时的可靠性较低。

发明内容

为了解决现有方法在对导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源时存在的可靠性较低的问题，本发明的目的在于提供一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明提供了一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，该方法包括以下步骤：

获取导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段的不同监测数据；

采用哈希算法对监测数据进行处理获得每个监测数据对应的数据摘要，根据每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异，获得每个阶段对应的相关性程度；基于每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及所述相关性程度确定每个阶段对应的合理性指标；基于合理性指标筛选正常阶段和疑似正常阶段；

采用共识机制对每个疑似正常阶段进行投票判定，根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，得到每个疑似正常阶段对应的贡献度；基于所述贡献度筛选目标阶段；

将所述正常阶段的所有监测数据和所述目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，基于所述区块链中存储的信息对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源。

优选的，所述根据每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异，获得每个阶段对应的相关性程度，包括：

对于第k个阶段：

分别计算第k个阶段中每个监测数据对应的数据摘要与第k-1个阶段的同一类别的监测数据对应的数据摘要的差值，作为第k个阶段中每个监测数据对应的第一差值；分别将第k个阶段中每个监测数据对应的第一差值与第k-1个阶段的同一类别的监测数据对应的数据摘要之间的比值的平方，确定为第k个阶段中每个监测数据对应的差异指标；

将第k个阶段中所有监测数据对应的差异指标的和值的归一化结果，确定为第k个阶段对应的相关性程度。

优选的，所述基于每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及所述相关性程度确定每个阶段对应的合理性指标，包括：

对于第k个阶段：

若第k个阶段对应的相关性程度为0，则令第k个阶段对应的合理性指标为预设数值；

若第k个阶段对应的相关性程度不为0，则根据第k个阶段的每个监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及第k个阶段对应的相关性程度，得到第k个阶段对应的合理性指标。

优选的，采用如下公式计算第k个阶段对应的合理性指标：

其中，表示第k个阶段对应的合理性指标，/>表示第k个阶段对应的相关性程度，/>表示第k个阶段第j种监测数据的数据值，/>表示第k个阶段第j种监测数据对应的标准参数值，J表示监测数据的种类数，/>表示第j种监测数据对应的标准取值范围的长度，sin（ ）表示正弦函数，/>表示圆周率。

优选的，所述基于合理性指标筛选正常阶段和疑似正常阶段，包括：

将合理性指标大于或等于预设第一阈值的阶段确定为正常阶段；

将合理性指标小于预设第一阈值且大于预设第二阈值的阶段，确定为疑似异常阶段；所述预设第一阈值大于所述预设第二阈值，所述预设第二阈值大于所述预设数值。

优选的，所述根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，得到每个疑似正常阶段对应的贡献度，包括：

对于第a个疑似正常阶段：

若第a个疑似正常阶段参与投票的总次数为0，则令第a个疑似正常阶段对应的贡献度为1；

若第a个疑似正常阶段参与投票的总次数不为0，则将第a个疑似正常阶段投票成功的次数与参与投票的总次数之间的比值记为第一占比；将第a个疑似正常阶段经过投票链入操作的次数与参与投票的总次数之间的比值记为第二占比；根据所述第一占比和所述第二占比获得第a个疑似正常阶段对应的贡献度，所述第一占比和所述第二占比均与所述贡献度呈正相关关系。

优选的，根据所述第一占比和所述第二占比获得第a个疑似正常阶段对应的贡献度，包括：

获取以自然常数为底数，以负的所述第二占比为指数的对数函数值，将常数1与所述对数函数值之间的差值记为第二差值；

将所述第一占比与所述第二差值的乘积，确定为第a个疑似正常阶段对应的贡献度。

优选的，所述基于所述贡献度筛选目标阶段，包括：

将贡献度大于预设贡献度阈值的疑似正常阶段确定为目标阶段。

优选的，所述将所述正常阶段的所有监测数据和所述目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，包括：

将正常阶段和目标阶段的所有监测数据按类型存储到区块中，将正常阶段和目标阶段的监测数据对应的数据摘要存储到新的区块中，将每个区块与区块链中对应的上一区块进行连接。

优选的，所述监测数据包括：生产数据、材料用量、加工时长和环境参数。

本发明至少具有如下有益效果：

本发明考虑到导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中，监测数据在相邻的两个阶段中一般会发生改变，因此首先对导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异情况，以及每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异进行分析，也即从监测数据的变化情况和监测数据与标准参考值之间的差异上进行分析，从所有阶段中筛选出了正常阶段和疑似异常阶段，疑似异常阶段的监测数据既可能为正常数据也可能为异常数据，为了减小对数据的误判率，提升整个溯源系统真实性和有效性，需要对疑似正常阶段的监测数据进行二次判定，本发明又根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，分别对每个疑似正常阶段进行判定，从所有疑似正常阶段中筛选了目标阶段，也即完成了二次筛选，从而有效防范工作人员误操作以及加工出现误差等操作，使得在对陶瓷片感电容器进行溯源时使用的数据可靠性得到保障，目标阶段和正常阶段的监测数据均属于正常监测数据，进一步地将正常阶段和目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，便于对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源，提高了导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源的可靠性和准确度。

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为本发明实施例所提供的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法的流程图。

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一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法进行详细说明如下。

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。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法的具体方案。

一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法实施例：

本实施例所针对的具体场景为：导电铜浆的陶瓷片感电容器生产过程中常用条形码或二维码技术为每个产品赋予唯一标识，进而便于后续的产品溯源，然而，这些标识存在易损坏、污染或摩擦的风险，影响后续的溯源。手动操作也存在风险，可能导致贴标位置不准确或标识码错误。此外，条形码和二维码的存储容量受限，不适用于包含大量生产信息的需求。目前的陶瓷生产工艺过程中，生产的环境相对较差，人力进行信息收集和统计不仅浪费资源，而且数据可靠性较差。本实施例将采集导电铜浆的陶瓷片感电容器生产过程中的重要信息数据，并对采集到的数据进行筛选，将筛选出的数据存储到区块链中，便于后续对导电铜浆的陶瓷片感电容器的溯源。

本实施例提出了一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，如图1所示，本实施例的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法包括以下步骤：

步骤S1，获取导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段的不同监测数据。

本实施例首先采集导电铜浆的陶瓷片感电容器生产过程中每个阶段的监测数据，本实施例中的监测数据包括陶瓷片感电容器的生产数据和环境参数，在具体应用中，实施者可根据具体情况进行设置。其中生产数据是通过生产过程中采用的生产设备所配备的传感器以及材料输入检测器等设备监测到的，而环境参数是工业流程中所规定的标准生产数据，其中包括相关的材料用量、加工时间和环境参数等。在采集到导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段的监测数据后，由于数据的采集特性，可能存在着一些噪声数据，因此对这些数据进行相应的预处理操作，数据的预处理为现有技术，此处不再过多赘述。需要说明的是：本实施例中后续提到的监测数据均为预处理后的数据；本实施例以一个陶瓷片感电容器为例进行说明，对于其他陶瓷片感电容器均可采用本实施例提供的方法进行处理。

至此，本实施例采集到了导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段的不同监测数据，需要说明的是：本实施例中每种监测数据在一个阶段采集一次，作为其他实施方式，可以设置监测数据的采集频率，每种监测数据在每个阶段进行多次采集，取多次采集的数据值的平均值作为每个阶段的监测数据，此处不再过多赘述。

步骤S2，采用哈希算法对监测数据进行处理获得每个监测数据对应的数据摘要，根据每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异，获得每个阶段对应的相关性程度；基于每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及所述相关性程度确定每个阶段对应的合理性指标；基于合理性指标筛选正常阶段和疑似正常阶段。

由于在整个陶瓷片感电容器的生产过程中，其每个生产环节的数据，尤其是生产基准材料、质量等一般都是在上一个环节的数量基础上进行增加或者减少，区块前后的数据甚至是整个生产流程的区块链上的所有数据，都会有着极强的递增递减关系，因此本实施例将基于此对新加入的数据进行筛查，作为一条供应链的一个新环节，其数据必然会发生或大或小的变化，对其进行全维度的量化计算，得到其相关性程度。

具体地，对于第k个阶段：分别计算第k个阶段中每个监测数据对应的数据摘要与第k-1个阶段的同一类别的监测数据对应的数据摘要的差值，作为第k个阶段中每个监测数据对应的第一差值；分别将第k个阶段中每个监测数据对应的第一差值与第k-1个阶段的同一类别的监测数据对应的数据摘要之间的比值的平方，确定为第k个阶段中每个监测数据对应的差异指标；第k个阶段中每个监测数据均对应一个差异指标。将第k个阶段中所有监测数据对应的差异指标的和值的归一化结果，确定为第k个阶段对应的相关性程度。第k个阶段对应的相关性程度的具体计算公式为：

其中，表示第k个阶段对应的相关性程度，J表示监测数据的种类数，/>表示第k个阶段中第i个监测数据对应的数据摘要，/>表示第k-1个阶段中第i个监测数据对应的数据摘要，norm（ ）表示归一化函数。

表示第k个阶段中第i个监测数据对应的第一差值，/>表示第k个阶段中每个监测数据对应的差异指标，能够反映第k个阶段中第i个监测数据与第k-1个阶段中第i个监测数据对应的数据摘要之间的差异情况，该值越大，说明第k个阶段的第i个监测数据与第k-1个阶段中第i个监测数据的相关性越大，也即第k个阶段对应的相关性程度越大。

采用上述方法，能够获得当前时间段内每个阶段对应的相关性程度，接下来本实施例将基于每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及对应的相关性程度，对每个阶段的监测数据的合理性进行评价，获得每个阶段对应的合理性指标。需要说明的是：不同种类的监测数据对应的标准参数值不同，在具体应用中，实施者根据具体情况设置不同种类的监测数据对应的标准参数值，此处不再过多赘述。

具体地，对于第k个阶段：若第k个阶段对应的相关性程度为0，则说明监测数据在前后两个阶段未发生任何改变，由于在进行生产的每个环节中，都会利用一定的工艺对材料进行相应的加工，加工的过程中部分监测数据必然存在着相应的变化，因此监测数据完全相同属于数据错误，极有可能是本环节并未进行加工生产便将其传送到下一个生产环节，因此需要对整个数据上传行为进行截断驳回操作，终止上传，并紧急通知生产部门进行设备检修等操作，以能够完成对于整个陶瓷片感电容器的正常生产，此时令第k个阶段对应的合理性指标为预设数值；本实施例中预设数值为0，在具体应用中，实施者可根据具体情况进行设置。若第k个阶段对应的相关性程度不为0，则根据第k个阶段的每个监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及第k个阶段对应的相关性程度，得到第k个阶段对应的合理性指标。第k个阶段对应的合理性指标的具体计算公式为：

其中，表示第k个阶段对应的合理性指标，/>表示第k个阶段对应的相关性程度，/>表示第k个阶段第j种监测数据的数据值，/>表示第k个阶段第j种监测数据对应的标准参数值，J表示监测数据的种类数，/>表示第j种监测数据对应的标准取值范围的长度，sin（ ）表示正弦函数，/>表示圆周率。

第j种监测数据对应的标准取值范围的长度的获取方法为：将第j种监测数据对应的标准取值范围的上限值与下限值之间的差值作为第j种监测数据对应的标准取值范围的长度。需要说明的是：在具体应用中，实施者根据具体情况设置每种监测数据对应的标准取值范围，不同种类的监测数据对应的标准取值范围不一定相同。

用于反映第k个阶段第j种监测数据的数据值与标准参数值之间的差异情况。监测数据的合理程度和采集到的监测数据与标准参数值之间的差异、以及对应的相关性程度有关，由于第k个阶段与第k-1个阶段是相邻的，因此当第k个阶段对应的相关性程度越高，说明本次数据出错的概率越小，本次上传的监测数据也就越合理；同时，当实际监测数据和基准参数数据越接近，说明生产环节越稳定，数据也就越合理，即第k个阶段对应的合理性指标越大。

采用上述方法，能够获得除第一个阶段外的其他所有阶段对应的合理性指标，也即本实施例中k的取值大于等于2，合理性指标越大，说明对应阶段所采集到的监测数据越可能为正常数据，因此本实施例将合理性指标大于或等于预设第一阈值的阶段确定为正常阶段；将合理性指标小于预设第一阈值且大于预设第二阈值的阶段，确定为疑似异常阶段；所述预设第一阈值大于所述预设第二阈值，所述预设第二阈值大于所述预设数值。本实施例中预设第一阈值为0.65，预设第二阈值为0.5，在具体应用中，实施者可根据具体情况进行设置。主要说明的是：第一个阶段无需通过上述操作进行判断，本实施例直接将第一个阶段作为正常阶段。

至此，采用本实施例提供的方法从当前时间段中的所有阶段中筛选出了正常阶段和疑似正常阶段。

步骤S3，采用共识机制对每个疑似正常阶段进行投票判定，根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，得到每个疑似正常阶段对应的贡献度；基于所述贡献度筛选目标阶段。

本实施例在上述步骤中筛选出了疑似正常阶段，疑似正常阶段的监测数据可能为正常监测数据也可能为异常监测数据，为了减小对数据的误判率，提升整个溯源系统真实性和有效性，需要对疑似正常阶段的监测数据进行二次判定。

具体地，将每个阶段视为一个节点，利用节点之间的共识机制对其进行相应的投票判定，来确定该节点数据的可行性。共识机制为现有技术，此处不再过多赘述。接下来本实施例将根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，对每个疑似正常阶段的贡献度进行评价。

对于第a个疑似正常阶段：若第a个疑似正常阶段参与投票的总次数为0，则令第a个疑似正常阶段对应的贡献度为1；若第a个疑似正常阶段参与投票的总次数不为0，则将第a个疑似正常阶段投票成功的次数与参与投票的总次数之间的比值记为第一占比；将第a个疑似正常阶段经过投票链入操作的次数与参与投票的总次数之间的比值记为第二占比；获取以自然常数为底数，以负的所述第二占比为指数的对数函数值，将常数1与所述对数函数值之间的差值记为第二差值；将所述第一占比与所述第二差值的乘积，确定为第a个疑似正常阶段对应的贡献度。第a个疑似正常阶段对应的贡献度的具体计算公式为：

其中，表示第a个疑似正常阶段对应的贡献度，/>表示第a个疑似正常阶段参与投票的总次数，/>表示第a个疑似正常阶段投票成功的次数，/>表示第a个疑似正常阶段经过投票链入操作的次数，e为自然常数。

表示第一占比，用于反映第a个疑似正常阶段对应的投票成功率。/>表示第二占比，用于反映第a个疑似正常阶段经过投票链入成功的概率。当第a个疑似正常阶段对应的投票成功率越大、经过投票链入成功的概率越大时，说明第a个疑似正常阶段的生产稳定性越高，即第a个疑似正常阶段的贡献程度越大，即第a个疑似正常阶段对应的贡献度越大。

采用上述方法，能够获得每个疑似正常阶段对应的贡献度，将贡献度大于预设贡献度阈值的疑似正常阶段确定为目标阶段。本实施例中的预设贡献度阈值为0.8，在具体应用中，实施者可根据具体情况进行设置。

至此，本实施例从所有疑似正常阶段中筛选了目标阶段。

步骤S4，将所述正常阶段的所有监测数据和所述目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，基于所述区块链中存储的信息对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源。

本实施例在上述步骤中已经从导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中的所有阶段中筛选出了正常阶段和目标阶段，正常阶段为初次筛选获得的，目标阶段为二次筛选获得的，正常阶段和目标阶段均属于正常阶段，接下来本实施例将基于正常阶段和目标阶段链接对应的区块，构成对应的区块链，并将正常阶段和目标阶段的监测数据存储到区块链中，以备后续导电铜浆的陶瓷片感电容器的溯源。

具体地，将正常阶段和目标阶段的所有监测数据按类型存储到关系型数据库中，利用哈希算法对其进行隐私计算，从而使得存储到区块中的内容在能够保证区块所关联的关系型数据库中准确查询到相关信息的基础上，不具备任何可读性和可挖掘性，并将正常阶段和目标阶段的监测数据对应的数据摘要存储到新的区块中，将每个区块与区块链中对应的上一区块进行连接，也即将每个区块与区块链中上一区块进行连接完成这一供应环节的数据上传工作，并等待下一个阶段生成区块时的调用以及后续的区块连接。需要说明的是：区块链中的区块连接是通过哈希指针实现的，每个区块都有一个唯一的哈希值，这个哈希值是由该区块中所有监测数据的哈希值和一些其他信息计算得出的。每个区块还包含了前一个区块的哈希值，这个哈希值是前一个区块中所有交易记录的哈希值和一些其他信息计算得出的。因此，每个区块都依赖于前一个区块的哈希值，形成了一个链式结构。若想篡改某个区块中的交易记录，就必须同时篡改该区块及其后面的所有区块，否则整个区块链就会失效。

至此，完成了对导电铜浆的陶瓷片感电容器生产过程中的监测数据的存储，后续若需要对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源，则可以基于区块链中存储的信息对其进行溯源。

本实施例考虑到导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中，监测数据在相邻的两个阶段中一般会发生改变，因此首先对导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异情况，以及每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异进行分析，也即从监测数据的变化情况和监测数据与标准参考值之间的差异上进行分析，从所有阶段中筛选出了正常阶段和疑似异常阶段，疑似异常阶段的监测数据既可能为正常数据也可能为异常数据，为了减小对数据的误判率，提升整个溯源系统真实性和有效性，需要对疑似正常阶段的监测数据进行二次判定，本实施例又根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，分别对每个疑似正常阶段进行判定，从所有疑似正常阶段中筛选了目标阶段，也即完成了二次筛查，从而有效防范工作人员误操作以及加工出现误差等操作，使得在对陶瓷片感电容器进行溯源时使用的数据可靠性得到保障，目标阶段和正常阶段的监测数据均属于正常监测数据，进一步地将正常阶段和目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，便于对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源，提高了导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源的可靠性和准确度。

需要说明的是：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。

Claims (5)

1.一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取导电铜浆的陶瓷片感电容器在生产过程中每个阶段的不同监测数据；

采用哈希算法对监测数据进行处理获得每个监测数据对应的数据摘要，根据每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异，获得每个阶段对应的相关性程度；基于每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及所述相关性程度确定每个阶段对应的合理性指标；基于合理性指标筛选正常阶段和疑似正常阶段；

采用共识机制对每个疑似正常阶段进行投票判定，根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，得到每个疑似正常阶段对应的贡献度；基于所述贡献度筛选目标阶段；

将所述正常阶段的所有监测数据和所述目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，基于所述区块链中存储的信息对导电铜浆的陶瓷片感电容器进行溯源；

所述根据每个阶段与其前一个阶段的监测数据对应的数据摘要之间的差异，获得每个阶段对应的相关性程度，包括：

对于第k个阶段：

分别计算第k个阶段中每个监测数据对应的数据摘要与第k-1个阶段的同一类别的监测数据对应的数据摘要的差值，作为第k个阶段中每个监测数据对应的第一差值；分别将第k个阶段中每个监测数据对应的第一差值与第k-1个阶段的同一类别的监测数据对应的数据摘要之间的比值的平方，确定为第k个阶段中每个监测数据对应的差异指标；

将第k个阶段中所有监测数据对应的差异指标的和值的归一化结果，确定为第k个阶段对应的相关性程度；

所述基于每个阶段的监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及所述相关性程度确定每个阶段对应的合理性指标，包括：

对于第k个阶段：

若第k个阶段对应的相关性程度为0，则令第k个阶段对应的合理性指标为预设数值；

若第k个阶段对应的相关性程度不为0，则根据第k个阶段的每个监测数据与对应的标准参数值之间的差异以及第k个阶段对应的相关性程度，得到第k个阶段对应的合理性指标；

采用如下公式计算第k个阶段对应的合理性指标：

其中，表示第k个阶段对应的合理性指标，/>表示第k个阶段对应的相关性程度，/>表示第k个阶段第j种监测数据的数据值，/>表示第k个阶段第j种监测数据对应的标准参数值，J表示监测数据的种类数，/>表示第j种监测数据对应的标准取值范围的长度，sin（ ）表示正弦函数，/>表示圆周率；

所述根据每个疑似正常阶段投票成功的次数、参与投票的总次数、经过投票链入操作的次数，得到每个疑似正常阶段对应的贡献度，包括：

对于第a个疑似正常阶段：

若第a个疑似正常阶段参与投票的总次数为0，则令第a个疑似正常阶段对应的贡献度为1；

若第a个疑似正常阶段参与投票的总次数不为0，则将第a个疑似正常阶段投票成功的次数与参与投票的总次数之间的比值记为第一占比；将第a个疑似正常阶段经过投票链入操作的次数与参与投票的总次数之间的比值记为第二占比；根据所述第一占比和所述第二占比获得第a个疑似正常阶段对应的贡献度，所述第一占比和所述第二占比均与所述贡献度呈正相关关系；

根据所述第一占比和所述第二占比获得第a个疑似正常阶段对应的贡献度，包括：

获取以自然常数为底数，以负的所述第二占比为指数的对数函数值，将常数1与所述对数函数值之间的差值记为第二差值；

将所述第一占比与所述第二差值的乘积，确定为第a个疑似正常阶段对应的贡献度。

2.根据权利要求1所述的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，其特征在于，所述基于合理性指标筛选正常阶段和疑似正常阶段，包括：

将合理性指标大于或等于预设第一阈值的阶段确定为正常阶段；

将合理性指标小于预设第一阈值且大于预设第二阈值的阶段，确定为疑似异常阶段；所述预设第一阈值大于所述预设第二阈值，所述预设第二阈值大于所述预设数值。

3.根据权利要求1所述的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，其特征在于，所述基于所述贡献度筛选目标阶段，包括：

将贡献度大于预设贡献度阈值的疑似正常阶段确定为目标阶段。

4.根据权利要求1所述的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，其特征在于，所述将所述正常阶段的所有监测数据和所述目标阶段的所有监测数据存储到区块链中，包括：

将正常阶段和目标阶段的所有监测数据按类型存储到区块中，将正常阶段和目标阶段的监测数据对应的数据摘要存储到新的区块中，将每个区块与区块链中对应的上一区块进行连接。

5.根据权利要求1所述的一种基于导电铜浆的陶瓷片感电容器生产及溯源方法，其特征在于，所述监测数据包括：生产数据、材料用量、加工时长和环境参数。