[發明專利]一種數據處理方法、服務器集群及數據處理裝置

有效

• 申請號: 201810265577.3
• 申請日: 2018-03-28
• 公開（公告）號: CN108536777B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 王文韜
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 黃威;喻嶸

一種數據處理方法，所述方法包括：獲取產品的多組檢測數據；根據各組所述檢測數據分別計算出各組所述檢測數據的統計學特征數據；根據各組所述檢測數據的統計學特征數據確定出所述各組所述檢測數據中是否存在異常檢測數據組，如果是，則根據所述異常檢測數據組確定用于表征產品異常位置的位置信息。本發明的有益效果在于，能夠在產品中高效地并且精確地確定質量細節，尤其是對于大量具有復雜構造的產品，能夠確定非良品及其存在質量問題的部分以便于舍棄或進行改進。

技術領域

本發明涉及一種產品質檢領域,特別涉及一種數據處理方法、服務器集群及數據處理裝置。

背景技術

工業領域內針對產品的質量細節問題，通常會使用各種靈敏度較高的設備(如檢測儀)進行質量檢測，檢測結果中信號異常擾動的位置往往是產品出現質量問題的地方，通過識別異常波動，可以準確定位產品質量問題，提高質檢的準確性從而保證產品良品率。現有的解決方案,通常是通過檢測儀進行檢測同時結合人工抽查。而該方案的缺點是：

檢測設備在查找產品的質量問題點時，也即查找問題數據點是基于業內不斷修正的數據閾值去識別問題數據點，進而確定出產品的問題點出現的位置。但是由于檢測設備的不同和不同產品間的差異，使得數據閾值會經常更改，造成檢測設備內需要存儲大量的數據閾值，對后期的數據維護工作量也較大。且由于為保證識別準確性，目前還會加入人工抽檢識別，但是由于人工抽檢缺乏統一的識別標準，也會造成結果的誤差較大。

發明內容

本發明所要解決的問題是，提供一種可處理步驟簡單，準確率高，使僅通過檢測設備便能夠識別出問題數據點的數據處理方法、服務器集群及數據處理裝置。

為了解決上述問題，第一方面，本發明提供一種數據處理方法，所述方法包括：獲取產品的多組檢測數據；根據各組所述檢測數據分別計算出各組所述檢測數據的統計學特征數據；根據各組所述檢測數據的統計學特征數據確定出所述各組所述檢測數據中是否存在異常檢測數據組，如果是，則根據所述異常檢測數據組確定用于表征產品異常位置的位置信息。

根據本發明的第一方面的數據處理方法，所述獲取產品的多組檢測數據具體為：依照時間序列依次獲取所述產品的多組所述檢測數據；其中，每組所述檢測數據均對應一不同的時間段。

根據本發明的第一方面的數據處理方法，所述根據各組所述檢測數據分別計算出各組所述檢測數據的統計學特征數據具體為：根據各組所述檢測數據分別計算出各組所述檢測數據的方差、均值、峰度、幅度中的至少一種。

根據本發明的第一方面的數據處理方法，所述根據各組所述檢測數據的統計學特征數據確定出所述各組所述檢測數據中是否存在異常檢測數據組，包括：根據各組所述檢測數據的統計學特征數據的分布確定出現分布異常的統計學特征數據所對應的檢測數據組；根據所述異常檢測數據組確定用于表征產品異常位置的位置信息，包括：確定所對應的檢測數據組中的具有極值點的檢測數據；根據所述具有極值點的檢測數據確定所述位置信息。

根據本發明的第一方面的數據處理方法，所述方法還包括：對所述產品進行至少2次檢測，分別獲取每次檢測對應的多組檢測數據；基于每次檢測對應的多組檢測數據，得到該次檢測的用于表征產品異常位置的臨時位置信息；基于獲得的所有所述臨時位置信息，獲得所述位置信息。

本發明的第二方面提供了一種數據處理裝置，包括：獲取模塊，獲取產品的多組檢測數據；計算模塊，根據各組所述檢測數據分別計算出各組所述檢測數據的統計學特征數據；第一確定模塊，根據各組所述檢測數據的統計學特征數據確定出所述各組所述檢測數據中是否存在異常檢測數據組，第二確定模塊，在存在所述異常檢測數據組的情況下，根據所述異常檢測數據組確定用于表征產品異常位置的位置信息。

根據本發明的第二方面的數據處理裝置，所述獲取模塊具體被配置為：依照時間序列依次獲取所述產品的多組所述檢測數據；其中，每組所述檢測數據均對應一不同的時間段。