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用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备

2025-12-27 15:00:07 362次浏览

技术特征:

1.一种用于重复生产系统的无监督工艺监控方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,cvae模型被设置为:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,cvae模型的训练过程中使用如下总损失函数loss:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于潜在变量服从高斯混合模型(gmm)分布的先验分布假设,根据下式计算所述cvae损失函数lcvae,其中每个生产阶段对应gmm中的一个高斯分量:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据下式计算所述三元组损失losstrip:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述自适应变点检测包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用idtw算法对所述多个视频的所述初始变点集合进行处理,得到通用变点集合,包括:

8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述通用变点集合更新cvae模型包括:

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据预测的当前生产阶段检测进度偏差,包括:

10.一种用于重复生产系统的无监督工艺监控装置,其特征在于,包括:

11.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括存储器、处理器,所述存储器用于存储可在处理器上运行的计算机指令,所述处理器用于在执行所述计算机指令时实现权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的方法。


技术总结
公开了一种用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备。该方法包括:采集目标制造过程的多个视频,得到图像序列;利用CVAE模型对图像序列进行特征提取,得到潜在变量序列;对潜在变量序列进行自适应变点检测,得到初始变点集合;利用IDTW算法筛选出通用变点集合;根据通用变点集合更新CVAE模型直至收敛;利用收敛的CVAE模型处理实时采集的图像序列,预测生产阶段;根据预测的生产阶段检测进度偏差。本公开显著减少了对人工标注数据的依赖,降低了实施成本,能适应不同生产场景,并且实现了高精度的无监督工艺监控,提高了生产效率。

技术研发人员:郑力,李逸凡
受保护的技术使用者:清华大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/5
文档序号 : 【 40239317 】

技术研发人员:郑力,李逸凡
技术所有人:清华大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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郑力李逸凡清华大学
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