[發明專利]基于注塑成型的產品檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 202110170046.8
• 申請日: 2021-02-08
• 公開（公告）號: CN112508464B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 宋怡然;王闖;顧徐波;馬元巍;潘正頤;侯大為
• 申請（專利權）人: 常州微億智造科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04;G06N20/20;G06K9/62
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 張勵

1.一種基于注塑成型的產品檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取注塑成型過程中的成型機狀態數據、調機記錄數據以及采樣數據，其中，所述調機記錄數據包括：調機時間、調機原因、調機模次以及當時機臺的工藝參數；

對所述采樣數據進行數據清洗，以獲取第一目標數據；

根據所述調機記錄數據對所述第一目標數據進行分組；

對各組內的所述第一目標數據進行特征提取，并根據提取出的特征數據進行特征篩選，以獲取第二目標數據；

對所述第二目標數據進行特征增強，以獲取第三目標數據；

根據所述第三目標數據、所述調機記錄數據和所述成型機狀態數據進行產品檢測。

2.根據權利要求1所述的基于注塑成型的產品檢測方法，其特征在于，對所述采樣數據進行數據清洗，以獲取第一目標數據，包括：

獲取所述采樣數據對應的特征數據，并判斷所述采樣數據對應的特征數據是否為空；

如果否，則獲取所述采樣數據的波動幅度；

判斷所述波動幅度是否小于預設幅度閾值；

如果所述波動幅度小于或等于所述預設幅度閾值，則刪除所述采樣數據；

如果所述波動幅度大于所述預設幅度閾值，則將所述采樣數據作為所述第一目標數據。

3.根據權利要求1所述的基于注塑成型的產品檢測方法，其特征在于，根據提取出的特征數據進行特征篩選，以獲取第二目標數據，包括：

依次根據機器學習模型的特征重要性、SHAP value以及特征分布的相似性、單調性和相關系數對所述提取出的特征數據進行特征篩選，以獲取所述第二目標數據。

4.根據權利要求1所述的基于注塑成型的產品檢測方法，其特征在于，對所述第二目標數據進行特征增強，以獲取第三目標數據包括：

采用MIX UP方法對每組內的所述第二目標數據進行線性增強，以獲取所述第三目標數據。

5.根據權利要求1所述的基于注塑成型的產品檢測方法，其特征在于，根據所述第三目標數據、所述調機記錄數據和所述成型機狀態數據進行產品檢測包括：

獲取梯度提升樹模型；

通過所述梯度提升樹模型并根據所述第三目標數據、所述調機記錄數據和所述成型機狀態數據進行產品檢測。

6.一種基于注塑成型的產品檢測裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，所述第一獲取模塊用于獲取注塑成型過程中的成型機狀態數據、調機記錄數據以及采樣數據，其中，所述調機記錄數據包括：調機時間、調機原因、調機模次以及當時機臺的工藝參數；

數據清洗模塊，所述數據清洗模塊用于對所述采樣數據進行數據清洗，以獲取第一目標數據；

分組模塊，所述分組模塊用于根據所述調機記錄數據對所述第一目標數據進行分組；

第二獲取模塊，所述第二獲取模塊用于對各組內的所述第一目標數據進行特征提取，并根據提取出的特征數據進行特征篩選，以獲取第二目標數據；

第三獲取模塊，所述第三獲取模塊用于對所述第二目標數據進行特征增強，以獲取第三目標數據；

檢測模塊，所述檢測模塊用于根據所述第三目標數據、所述調機記錄數據和所述成型機狀態數據進行產品檢測。

7.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時，實現根據權利要求1-5中任一項所述的基于注塑成型的產品檢測方法。

8.一種非臨時性計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現根據權利要求1-5中任一項所述的基于注塑成型的產品檢測方法。