TWI777317B

TWI777317B - 多點量測系統及其方法

Info

Publication number: TWI777317B
Application number: TW109142120A
Authority: TW
Inventors: 張焜傑
Original assignee: 智慧貼紙股份有限公司
Priority date: 2020-11-30
Filing date: 2020-11-30
Publication date: 2022-09-11
Also published as: CN114577256A; US20220171358A1; US11868112B2; TW202223691A

Abstract

本發明提供一種多點量測系統及其方法。多點量測系統包含分別貼附於被量測設備的待測點位的感測器及計算裝置。計算裝置的計算單元將感測器產生之初始感測數據經資料預處理得到的處理後感測數據，輸入計算單元的學習模組進行數據解析，並獲得分別對應於感測器的基準辨別度。相鄰至少二感測器形成為組合，計算單元依序以組合中之感測器所對應之處理後感測數據輸入學習模組進行合併運算，並獲得分別對應於組合的合併辨別度。計算單元分別以每一組合之合併辨別度與組合中感測器所對應之基準辨別度進行判定運算，以產生待測點位之適合性判定。

Description

多點量測系統及其方法

本發明係關於一種多點量測系統及其方法。具體而言，本發明係關於一種用於機械設備的多點量測系統及其方法。

於製造業的生產流程，如何對生產機器進行監測，於生產機器故障時可以即時處理，避免影響產線的正常運作，繼而影響產品良率以及工廠產能，一直是製造業所關心的議題。

感測器(sensor)為一種用於偵測環境中所發生的事件或變化(例如：位置、長度、高低差、變位、外觀…等)，並將此訊息傳送出至其他電子裝置的裝置。依據感測器種類的不同，感測器所蒐集的數據包含溫度、光、顏色、氣壓、磁力、速度、加速度…等物理量。

若以感測器進行生產機器的監測，需於生產機器的多個位置佈設多個感測器以進行生產機器的各種物理量之監控，故感測器的佈設位置至關重要。如何以更有效率的方式，找出最合適的佈設位置，將感測器佈設於被量測設備的最佳量測點，為以感測器進行生產機器的監測方法所亟欲解決的重要課題。

本發明之一目的在於提供一種多點量測系統，藉由可黏貼感測器的特性，可以更有效率的方式找出被量測設備之最合適的量測點。

本發明之另一目的在於提供一種多點量測方法，藉由數據解析，找到被量測設備之最合適的量測點。

本發明之一實施態樣涉及一種多點量測系統。多點量測系統供量測被量測設備，且包含複數個感測器及一計算裝置。感測器分別貼附於被量測設備的複數個待測點位。計算裝置包含計算單元以及儲存單元；計算單元包含學習模組，計算裝置分別通訊連接至感測器。感測器產生初始感測數據並傳送至儲存單元進行儲存。計算單元將初始感測數據經過資料預處理得到的處理後感測數據，輸入學習模組以進行數據解析，並獲得分別對應於感測器的基準辨別度。相鄰至少二感測器形成為一組合，計算單元依序以組合中之感測器所對應之處理後感測數據輸入學習模組進行合併運算，並獲得分別對應於組合的合併辨別度。計算單元分別以每一組合所對應之合併辨別度與組合中感測器所對應之基準辨別度進行判定運算，以產生待測點位之適合性判定。

本發明之一另實施態樣涉及一種多點量測方法。多點量測方法包含多點量測方法供量測被量測設備，包含下列步驟：以分別貼附於被量測設備的複數個待測點位的複數個感測器產生複數個初始感測數據並傳送至計算裝置的儲存單元進行儲存，計算裝置分別通訊連接至感測器；以計算裝置的計算單元將初始感測數據經過資料預處理得到的複數個處理後感測數據，輸入計算單元的學習模組以進行數據解析，並獲得分別對應於感測器的複數個基準辨別度；相鄰至少二感測器形成為一組合，計算單元依序以組合中之感測器所對應之處理後感測數據輸入學習模組進行合併運算，並獲得分別對應於組合的合併辨別度；以及以計算單元分別以每一組合所對應之合併辨別度與組合中感測器所對應之基準辨別度進行判定運算，以產生待測點位之適合性判定。

圖1為根據本發明一實施例所繪示的多點量測系統示意圖；圖2為根據本發明一實施例所繪示的多點量測情境示意圖。多點量測系統10供量測被量測設備20，且包含複數個感測器100及計算裝置200；複數個感測器100(例如第一感測器120、第二感測器130、第三感測器140…等)分別貼附於被量測設備20的複數個待測點位P(例如第一待測點位P1、第二待測點位P2、第二待測點位P3…)。於圖1及圖2的實施例中，感測器100至少包含第一感測器120、第二感測器130、第三感測器140，待測點位P至少包含第一待測點位P1、第二待測點位P2、第三待測點位P3，且第一感測器120貼附於第一待測點位P1，第二感測器130貼附於第一待測點位P2，第三感測器140貼附於第一待測點位P1，但不以此為限；亦即，於其他實施例中，多點量測系統10可包含三個的感測器100，分別貼附於不同的待測點位P。

於一較佳實施例，感測器100為可黏貼的軟性可撓的薄型無線感測器，可隨意貼附於被量測設備20的表面或內側，用以偵測被量測設備20於生產過程中所產生的溫度、濕度、震動…等變化，進而將蒐集到的數據即時傳送至儲存單元220進行儲存，以供後續數據分析所使用。

於一較佳實施例，被量測設備20為產線中的機械設備。藉由本發明的多點量測系統以及多點量測方法，可以找出被量測設備20的表面或內側之多點量測的最佳量測位置，進一步將多個感測器100黏貼於被量測設備20的表面或內側之多個最佳量測位置，再藉由感測器100蒐集被量測設備20於生產過程中所產生的各種數據以進行後續數據分析。

如圖1所示，計算裝置200包含計算單元210、儲存單元220、以及通訊模組230；計算單元210包含學習模組215，計算裝置200藉由通訊模組230分別通訊連接至感測器100。感測器100產生初始感測數據並傳送至儲存單元220進行儲存。

於一較佳實施例，計算裝置200為行動裝置，例如智慧型手機。於另一實施例，計算裝置200為區域網路之主機。於一較佳實施例，計算單元210為計算裝置200的處理器，儲存單元220為計算裝置200的內部儲存器或外部儲存器。

感測器100為溫度感測器、濕度感測器、震動感測器、或其組合；初始感測數據為溫度數據、濕度數據、震動數據、或其組合。於一較佳實施例，感測器100為複合功能之感測器，例如：溫度及濕度複合感測器、溫度濕度及震動複合感測器、或其他種類之複合感測器。於另一實施例，感測器100為單一功能之感測器，例如：溫度感測器、濕度感測器、震動感測器、或其他只包含單一功能之感測器；初始感測數據為單一種類初始感測數據，例如：溫度感測器、濕度感測器、震動數據、或其他對應功能所得之感測數據。

圖3為根據本發明一實施例所繪示的初始感測數據示意圖。圖3所示實施例的感測器100可為溫度感測器、濕度感測器、震動感測器三者所組合的複合式感測器，故感測器100所產生的初始感測數據為溫度數據、濕度數據、震動數據三者所組合的複合初始感測數據，亦即，初始感測數據包含溫度數據、濕度數據、震動數據三種感測數據。

以圖3實施例為例，貼附於第一待測點位P1的第一感測器110，在第一待測點位P1經量測產生之初始感測數據為「P1:T(25，28，27…24)；H(70，65，63…68)；V(80，78，81…75)」，其中溫度數據T(單位：°C)為「25，28，27…24」，濕度數據H(單位：%)為「70，65，63…68」，震動數據V(單位：m/s ²)為「80，78，81…75」；貼附於第二待測點位P2的第二感測器120，在第二待測點位P2經量測產生之初始感測數據為「P2:T(26，25，27…23)；H(71，64，65…67)；V(79，76，78…76)」，其中溫度數據T(單位：°C)為「26，25，27…23」，濕度數據H(單位：%)為「71，64，65…67」，震動數據V(單位：m/s ²)為「79，76，78…76」；貼附於第三待測點位P3的第三感測器130，在第三待測點位P3經量測產生之初始感測數據為「P3:T(25，24，28…26)；H(69，67，68…68)；V(78，75，76…74)」，其中溫度數據T(單位：°C)為「25，24，28…26」，濕度數據H(單位：%)為「69，67，68…68」，震動數據V(單位：m/s ²)為「78，75，76…74」。

詳細而言，每一初始感測數據包含複數個初始時間序列感測數據。以圖3實施例為例，在第一待測點位P1經量測產生之初始感測數據為「P1:T(25，28，27…24)；H(70，65，63…68)；V(80，78，81…75)」，其中溫度數據T的初始時間序列感測數據為「25，28，27…24」，亦即，數值「25」為第一時間點取得之第一溫度數據、數值「28」為第二時間點取得之第二溫度數據、數值「27」為第三時間點取得之第二溫度數據、…(依此類推)、…數值「24」為最後時間點取得之最後溫度數據。

量測設備20具有運作週期D；具體而言，運作週期D為量測設備20運作一次的周期。初始時間序列感測數據分別對應於複數個時間視窗W；於一較佳實施例，時間視窗W的時間單位範圍為運作週期D的1~10倍。關於時間視窗W，請詳圖4及其對應段落之說明。

圖4為根據本發明一實施例所繪示的時間視窗W示意圖。時間視窗W包含第一時間視窗W1、第二時間視窗W2、第三時間視窗W3、…(依此類推)、最後時間視窗Wn-2。時間t包含開始時間t ₀、第一時間t ₁、第二時間t ₂、第三時間t ₃、第四時間t ₄、第五時間t ₅…最後時間tn。於圖4所示實施例，運作週期D以3秒為例；亦即，量測設備20完成一次完整的運作需花費3秒。故圖4所示實施例的時間視窗W的時間單位範圍可為3秒~30秒，於圖4所示實施例以3秒為例。於圖4所示實施例的開始時間t ₀為第0秒、第一時間t ₁為第1秒、第二時間t ₂為第2秒、最後時間t _n為第n秒。如圖4所示，第一時間視窗W1包含開始時間t ₀~第三時間t3、第二時間視窗W2包含第一時間t ₁~第四時間t ₄、第三時間視窗W3包含第二時間t ₂~第五時間t ₅…等；亦即，圖3實施例的位於P1的感測器101，於第0秒~第3秒產生第一溫度數據~第四溫度數據、於第1秒~第4秒產生第五溫度數據~第八溫度數據、於第2秒~第5秒產生第九溫度數據~第十二溫度數據、…(依此類推)。

圖5為根據本發明一實施例所繪示的基準辨別度示意圖。圖1的計算單元210將圖3的初始感測數據經過資料預處理得到的處理後感測數據，輸入學習模組215以進行數據解析，並獲得圖5分別對應於位於不同待測點位P(圖5以第一待測點位P1、第二待測點位P2、第三待測點位P3為例)的感測器100的基準辨別度B。以圖5的實施例為例，基準辨別度B包含第一基準辨別度B1、第二基準辨別度B2、第三基準辨別度B3，分別對應於位於第一待測點位P1的第一感測器120、位於第二待測點位P2的第二感測器130、以及位於第三待測點位P3的第三感測器140。

以位於第一待測點位P1的第一感測器120的溫度數據為例，圖1的計算單元210將圖3的位於第一待測點位P1的第一感測器120的溫度初始感測數據「25，28，27…24」，經過資料預處理得到處理後感測數據，再將處理後感測數據輸入圖1的學習模組215以進行數據解析，獲得位於第一待測點位P1的第一感測器120的基準辨別度B(也就是第一基準辨別度B1)為92%。並以相同方法獲得位於第二待測點位P2的第二感測器130的基準辨別度B(也就是第二基準辨別度B2)為89%，以及獲得位於第三待測點位P3的第三感測器140的基準辨別度B(也就是第三基準辨別度B3)為95%。關於處理後感測數據，請詳圖8及其對應段落之說明。

進一步而言，相鄰至少二感測器100形成為一組合110，圖1的計算單元210依序以組合110中之感測器100所對應之處理後感測數據輸入圖1的學習模組215進行合併運算，並獲得分別對應於組合110的合併辨別度C。關於組合110，請詳圖6及其對應段落之說明。圖1的計算單元210分別以每一組合110所對應之合併辨別度C與組合110中感測器100所對應之基準辨別度B進行判定運算，以產生待測點位P之適合性判定。關於合併辨別度C，請詳圖7及其對應段落之說明。

圖6為根據本發明一實施例所繪示的組合110示意圖；圖7為根據本發明一實施例所繪示的合併辨別度示意圖。值得注意的是，於圖6所示實施例，每一組合110包含二個感測器100；於其他實施例，每一組合亦可包含更多的感測器100，例如包含三個感測器100。如圖6所示，待測點位P包含第一待測點位P1、相鄰於第一待測點位P1之第二待測點位P2、以及相鄰於於第二待測點位P2之第三待測點位P3。第一感測器120、第二感測器130、第三感測器140分別位於第一待測點位P1、第二待測點位P2、第三待測點位P3。判定運算包含第一判定運算以及第二判定運算，當第一判定運算的適合性判定結果為不適合，才會進行第二判定運算。

詳細而言，於第一判定運算中，組合110為第一組合111；第一組合111包含第一感測器120以及第二感測器130。第一組合111所對應之基準辨別度B包含第一基準辨別度B1以及第二基準辨別度B2；第一基準辨別度B1對應於第一感測器120，第二基準辨別度B2對應於第二感測器130。第一組合111所對應之合併辨別度C為第一合併辨別度C1；第一合併辨別度C1對應於第一感測器120以及第二感測器130。

當判定運算為第一判定運算，圖1之計算單元210將第一基準辨別度B1以及第二基準辨別度B2分別與第一合併辨別度C1進行比較，若第一基準辨別度B1以及第二基準辨別度B2皆大於第一合併辨別度C1，則圖1之計算單元210判定第一感測器120以及第二感測器130的其中之一所對應之待測點位為不適合，並進行第二判定運算。以圖5的基準辨別度B以及圖7的合併辨別度C為例，第一基準辨別度B1為92%、第二基準辨別度B2為89%，兩者皆大於第一合併辨別度C1為56%，故計算單元210判定第一待測點位P1以及第二待測點位P2其中之一為不合適。

詳細而言，於第二判定運算中，組合110為第二組合112；第二組合112包第二感測器130以及第三感測器140，如圖6所示。第二組合112所對應之基準辨別度B包含第二基準辨別度B2以及第三基準辨別度B3；該第三基準辨別度B3對應於第三感測器140。第二組合112所對應之合併辨別度C為第二合併辨別度C2，第二合併辨別度C2對應於第二感測器130以及第三感測器140。

當判定運算為第一判定運算，圖1之計算單元210將第二基準辨別度B2以及第三基準辨別度B3分別與第二合併辨別度C2進行比較，若第二基準辨別度B2以及第三基準辨別度B3皆大於第二合併辨別度C2，則圖1之計算單元210判定第二感測器130所對應之待測點位為不適合。以圖5的基準辨別度B以及圖7的合併辨別度C為例，第二基準辨別度B2為89%、第三基準辨別度B3為95%，兩者皆大於第二合併辨別度C2為70%，故計算單元210判定第二待測點位P2為不合適。圖8為根據本發明一實施例所繪示的已標籤感測數據示意圖。於一較佳實施例，資料預處理為標籤設定，處理後感測數據為已標籤感測數據。以圖3的初始感測數據以及圖8的已標籤感測數據為例，貼附第一待測點位P1的第一感測器110，在第一待測點位P1經量測產生之初始感測數據為「P1:T(25，28，27…24)；H(70，65，63…68)；V(80，78，81…75)」，經標籤設定的資料預處理後，第一待測點位P1經量測產生之已標籤感測數據為「P1:T(25，28，27…24，IP)；H(70，65，63…68，IP)；V(80，78，81…75，IP)」，其中「IP」即為標籤Tag。

詳細而言，標籤設定包含設定複數個標籤Tag，標籤包含螺絲鬆動、電力不足、最高轉速、一檔轉速、設備異常、良率、其他可辨識之變異因素、或其組合。標籤Tag分別對應於複數個設定情境；例如：標籤Tag為「LS」對應設定情境為「螺絲鬆動」、標籤Tag為「IP」對應設定情境為「電力不足」…。

於一較佳實施例，圖1之計算單元210根據每一設定情境進行一次判定運算；亦即，以設定情境為「螺絲鬆動」進行一次判定運算並得到一適合性判定的結果、以設定情境為「電力不足」進行一次判定運算並得到一適合性判定的結果、…(以此類推)。具體而言，於每一回合的設定情境(例如：「螺絲鬆動」)進行測試，產生初始感測數據後，即於初始感測數新增標籤Tag(例如：「LS」)成為已標籤感測數據。

於一較佳實施例，圖1之計算單元210會根據不同種類的初始數據進行一次判定運算；亦即，以溫度數據進行一次判定運算並得到一適合性判定的結果、以振動數據進行一次判定運算並得到一適合性判定的結果、以濕度數據進行一次判定運算並得到一適合性判定的結果、…(以此類推)。

詳細而言，圖1之計算單元210會根據不同情境的不同種類的初始數據分別進行一次判定運算；亦即，以設定情境為「螺絲鬆動」的溫度數據進行一次判定運算、以設定情境為「螺絲鬆動」的濕度數據進行一次判定運算、以設定情境為「螺絲鬆動」的震動數據進行一次判定運算、以設定情境為「電力不足」的溫度數據進行一次判定運算、以設定情境為「電力不足」的濕度數據進行一次判定運算、以設定情境為「電力不足」的震動數據進行一次判定運算、…(以此類推)。獲得每一待測點位P於每一設定情境的每一種類的初始數據的適合性判定的結果，再根據不同的設計需求，做進一步的客製化判斷流程，獲得不適合的待測點位P，移除不適合的待測點位P，並置換為新的待測點位P，重複進行上述流程直到找到所有最合適的待測點位P。

圖9為根據本發明另一實施例所繪示的多點量測系統示意圖。圖9與圖1的差異在於，圖1的計算裝置200為位於感測器100的通訊範圍內之計算裝置，例如行動裝置或區域網路之主機；圖1的計算裝置200與感測器100以近距離無線通訊方式進行通訊連接；於一較佳實施例，計算裝置200與感測器100以藍芽通訊方式進行通訊連接。

不同於圖1，圖9的計算裝置200’為雲端主機，故圖9的計算裝置200’需藉由中介裝置300與感測器100進行通訊連接；詳細而言，中介裝置300位於感測器100的通訊範圍內，與感測器100以近距離無線通訊方式進行通訊連接，中介裝置300再藉由網際網路N與計算裝置200’相連接。於一較佳實施例，中介裝置300與感測器100以藍芽通訊方式進行通訊連接。於一較佳實施例，中介裝置300為行動裝置或區域網路之主機。

圖10為根據本發明另一實施例所繪示的多點量測方法示意圖。如圖10所示，多點量測方法包含下列步驟：(S1)以分別貼附於被量測設備20的複數個待測點位P的複數個感測器100(第一感測器120、第二感測器130、第三感測器140…)產生複數個初始感測數據並傳送至計算裝置200的儲存單元220進行儲存，計算裝置200分別通訊連接至感測器100；(S2)將初始感測數據經過資料預處理得到複數個處理後感測數據；(S3)以計算裝置200的計算單元210將處理後感測數據輸入計算單元210的學習模組215以進行數據解析，並獲得分別對應於感測器100(第一感測器120、第二感測器130、第三感測器140…)的複數個基準辨別度；(S4)相鄰至少二該些感測器形成為一組合110，計算單元210依序以組合110中之感測器100所對應之處理後感測數據輸入學習模組215進行合併運算，並獲得分別對應於組合110的複數個合併辨別度；以及(S5)以計算單元210分別以每一組合110所對應之合併辨別度與組合中感測器100所對應之基準辨別度進行判定運算，以產生待測點位P之適合性判定。圖10為對應圖1~9之方法，請參閱前述圖1~9之相關段落，在此不予贅述。

第一判定運算包含下列步驟：以計算單元210將第一基準辨別度以及第二基準辨別度分別與第一合併辨別度進行比較；若第一基準辨別度以及第二基準辨別度皆大於第一合併辨別度，則以計算單元210判定第一感測器以及第二感測器的其中之一所對應之待測點位為不適合，並進行第二判定運算。

第二判定運算包含下列步驟：以計算單元210將第二基準辨別度以及第三基準辨別度分別與第二合併辨別度進行比較；若第二基準辨別度以及第三基準辨別度皆大於第二合併辨別度，則以計算單元210判定第二感測器所對應之待測點位為不適合。

本發明已由上述相關實施例加以描述，然而上述實施例僅為實施本發明之範例。必需指出的是，已揭露之實施例並未限制本發明之範圍。相反地，包含於申請專利範圍之精神及範圍之修改及均等設置均包含於本發明之範圍內。

10 多點量測系統 100 感測器 110 組合 111 第一組合 112 第二組合 120 第一感測器 130 第二感測器 140 第三感測器 200 計算裝置 210 計算單元 215 學習模組 220 儲存單元 230 通訊模組 300 中介裝置 20 被量測設備 T 溫度數據 H 濕度數據 V 震動數據 Tag 標籤 D 運作週期 t 時間 t _o開始時間 t ₁第一時間 t ₂第二時間 t ₃第三時間 t ₄第四時間 t ₅第五時間 t _n最後時間 W 時間視窗 W1 第一時間視窗 W2 第二時間視窗 W3 第三時間視窗 Wn-2 最後時間視窗 B 基準辨別度 B1 第一基準辨別度 B2 第二基準辨別度 B3 第三基準辨別度 C 合併辨別度 C1 第一合併辨別度 C2 第二合併辨別度 D 運作週期 P 待測點位 P1 第一待測點位 P2 第二待測點位 P3 第三待測點位 P12 第一及第二待測點位 P23 第二及第三待測點位 N 網路 S1~S5 步驟1~步驟5

本發明所附圖式說明如下：圖1為根據本發明一實施例所繪示的多點量測系統示意圖；圖2為根據本發明一實施例所繪示的多點量測情境示意圖；圖3為根據本發明一實施例所繪示的初始感測數據示意圖；圖4為根據本發明一實施例所繪示的時間視窗示意圖；圖5為根據本發明一實施例所繪示的基準辨別度示意圖；圖6為根據本發明一實施例所繪示的組合示意圖；圖7為根據本發明一實施例所繪示的合併辨別度示意圖；圖8為根據本發明一實施例所繪示的已標籤感測數據示意圖；圖9為根據本發明另一實施例所繪示的多點量測系統示意圖；以及圖10為根據本發明另一實施例所繪示的多點量測方法示意圖。

10 多點量測系統 100 感測器 120 第一感測器 130 第二感測器 140 第三感測器 200 計算裝置 210 計算單元 215 學習模組 220 儲存單元 230 通訊模組 P1 第一待測點位 P2 第二待測點位 P3 第三待測點位

Claims

一種多點量測系統，供量測一被量測設備，包含：複數個感測器，分別貼附於該被量測設備的複數個待測點位；以及一計算裝置，包含一計算單元以及一儲存單元，該計算單元包含一學習模組，該計算裝置分別通訊連接至該些感測器；其中該些感測器產生複數個初始感測數據並傳送至該儲存單元進行儲存；該計算單元將該些初始感測數據經過一資料預處理得到的複數個處理後感測數據，輸入該學習模組以進行一數據解析，並獲得分別對應於該些感測器的複數個基準辨別度；相鄰至少二該些感測器形成為一組合，該計算單元依序以該組合中之該些感測器所對應之該些處理後感測數據輸入該學習模組進行一合併運算，並獲得分別對應於該些組合的複數個合併辨別度；該計算單元分別以每一組合所對應之該合併辨別度與該組合中該些感測器所對應之該些基準辨別度進行一判定運算，以產生該些待測點位之適合性判定；該些待測點位包含一第一待測點位以及相鄰之一第二待測點位；該組合為一第一組合，該第一組合包含一第一感測器以及一第二感測器，該第一感測器位於該第一待測點位，該第二感測器位於該第二待測點位；該第一組合所對應之該些基準辨別度包含一第一基準辨別度以及一第二基準辨別度，該第一基準辨別度對應於該第一感測器，該第二基準辨別度對應於該第二感測器；該第一組合所對應之該合併辨別度為一第一合併辨別度，該第一合併辨別度對應於該第一感測器以及該第二感測器；以及該判定運算為一第一判定運算，該第一判定運算包含：該計算單元將該第一基準辨別度以及該第二基準辨別度分別與該第一合併辨別度進行比較；以及若該第一基準辨別度以及該第二基準辨別度皆大於該第一合併辨別度，則該計算單元判定該第一感測器以及該第二感測器的其中之一所對應之待測點位為不適合，並進行一第二判定運算。
如請求項1所述之多點量測系統，其中：該些待測點位進一步包含相鄰於該第二待測點位之一第三待測點位；該組合為一第二組合，該第二組合包含該第二感測器以及一第三感測器，該第三感測器位於該第三待測點位；該第二組合所對應之該些基準辨別度包含該第二基準辨別度以及一第三基準辨別度，該第三基準辨別度對應於該第三感測器；該第二組合所對應之該合併辨別度為一第二合併辨別度，該第二合併辨別度對應於該第二感測器以及該第三感測器；以及該判定運算為該第二判定運算；該第二判定運算包含：該計算單元將該第二基準辨別度以及該第三基準辨別度分別與該第二合併辨別度進行比較；以及若該第二基準辨別度以及該第三基準辨別度皆大於該第二合併辨別度，則該計算單元判定該第二感測器所對應之待測點位為不適合。
如請求項1所述之多點量測系統，其中：每一該些初始感測數據包含複數個初始時間序列感測數據；以及該些初始時間序列感測數據分別對應於複數個時間視窗。
如請求項3所述之多點量測系統，其中：該被量測設備具有一運作週期；以及該些時間視窗的時間單位範圍為運作週期的1~10倍。
如請求項1所述之多點量測系統，其中：該資料預處理為一標籤設定；以及該些處理後感測數據為複數個已標籤感測數據。
如請求項5所述之多點量測系統，其中：該標籤設定包含設定複數個標籤；以及該些標籤包含一螺絲鬆動、一電力不足、一最高轉速、一一檔轉速、設備異常、良率、其他可辨識之變異因素、或其組合。
如請求項6所述之多點量測系統，其中：該些標籤分別對應於複數個設定情境；以及該計算單元根據每一設定情境進行一次該判定運算。
如請求項1所述之多點量測系統，其中：該些感測器為溫度感測器、濕度感測器、震動感測器、或其組合；以及該些初始感測數據為溫度數據、濕度數據、震動數據、或其組合。
如請求項8所述之多點量測系統，其中：該計算單元根據每一初始感測數據進行一次該判定運算。
一種多點量測方法，供量測一被量測設備，包含下列步驟：以分別貼附於該被量測設備的複數個待測點位的複數個感測器產生複數個初始感測數據並傳送至一計算裝置的一儲存單元進行儲存，該計算裝置分別通訊連接至該些感測器；以該計算裝置的一計算單元將該些初始感測數據經過一資料預處理得到的複數個處理後感測數據，輸入該計算單元的一學習模組以進行一數據解析，並獲得分別對應於該些感測器的複數個基準辨別度；相鄰至少二該些感測器形成為一組合，該計算單元依序以該組合中之該些感測器所對應之該些處理後感測數據輸入該學習模組進行一合併運算，並獲得分別對應於該些組合的複數個合併辨別度；以該計算單元分別以每一組合所對應之該合併辨別度與該組合中該些感測器所對應之該些基準辨別度進行一判定運算，以產生該些待測點位之適合性判定；該判定運算為一第一判定運算，該組合為一第一組合，該第一組合包含一第一感測器以及一第二感測器，該第一組合所對應之該些基準辨別度包含一第一基準辨別度以及一第二基準辨別度，該第一組合所對應之該合併辨別度為一第一合併辨別度，該第一判定運算包含：以該計算單元該第一基準辨別度以及該第二基準辨別度分別與該第一合併辨別度進行比較；以及若該第一基準辨別度以及該第二基準辨別度皆大於該第一合併辨別度，則以該計算單元判定該第一感測器以及該第二感測器的其中之一所對應之待測點位為不適合，並進行一第二判定運算；其中：該些待測點位包含一第一待測點位以及相鄰之一第二待測點位；該第一感測器位於該第一待測點位，該第二感測器位於該第二待測點位；該第一基準辨別度對應於該第一感測器，該第二基準辨別度對應於該第二感測器；以及該第一合併辨別度對應於該第一感測器以及該第二感測器。
如請求項10所述之多點量測方法，該判定運算為該第二判定運算，該組合為一第二組合，該第二組合包含該第二感測器以及一第三感測器，該第二組合所對應之該些基準辨別度包含該第二基準辨別度以及一第三基準辨別度，該第二組合所對應之該合併辨別度為一第二合併辨別度；該第二判定運算包含：以該計算單元將該該第二基準辨別度以及該第三基準辨別度分別與該該第二合併辨別度進行比較；以及若該第二基準辨別度以及該第三基準辨別度皆大於該第二合併辨別度，則以該計算單元判定該第二感測器所對應之待測點位為不適合；其中：該些待測點位進一步包含相鄰於該第二待測點位之一第三待測點位；該第三感測器位於該第三待測點位；該第三基準辨別度對應於該第三感測器；以及該第二合併辨別度對應於該第二感測器以及該第三感測器。
如請求項10所述之多點量測方法，其中：每一該些初始感測數據包含複數個初始時間序列感測數據；以及該些初始時間序列感測數據分別對應於複數個時間視窗。
如請求項12所述之多點量測方法，其中：該被量測設備具有一運作週期；以及該些時間視窗的時間單位範圍為運作週期的1~10倍。
如請求項10所述之多點量測方法，其中：該資料預處理為一標籤設定；以及該些處理後感測數據為複數個已標籤感測數據。
如請求項14所述之多點量測方法，其中：該標籤設定包含設定複數個標籤；以及該些標籤包含一螺絲鬆動、一電力不足、一最高轉速、一一檔轉速、設備異常、良率、其他可辨識之變異因素、或其組合。
如請求項15所述之多點量測方法，進一步包含：以該計算單元根據分別對應於該些設定情境的複數個設定情境的每一個設定情境，進行一次該判定運算。
如請求項10所述之多點量測方法，其中：該些感測器為溫度感測器、濕度感測器、震動感測器、或其組合；以及該些初始感測數據為溫度數據、濕度數據、震動數據、或其組合。
如請求項17所述之多點量測方法，其中：以該計算單元根據每一初始感測數據進行一次該判定運算。