一种数据处理方法、服务器集群及数据处理装置制造方法及图纸

一种数据处理方法，所述方法包括：获取产品的多组检测数据；根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据；根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，如果是，则根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息。本发明专利技术的有益效果在于，能够在产品中高效地并且精确地确定质量细节，尤其是对于大量具有复杂构造的产品，能够确定非良品及其存在质量问题的部分以便于舍弃或进行改进。

Data processing method, server cluster and data processing device

A data processing method comprises acquiring a plurality of sets of test data of a product, calculating the statistical characteristic data of the test data of each group according to the test data, and determining whether there is abnormal detection in the test data of each group according to the statistical characteristic data of the test data of each group. If so, the position information used to characterize the abnormal position of the product is determined according to the abnormal detection data set. A beneficial effect of the present invention is that it is possible to determine quality details efficiently and accurately in a product, especially for a large number of products with complex structures, and to determine defective products and parts of their quality problems for abandonment or improvement.

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、服务器集群及数据处理装置
本专利技术涉及一种产品质检领域,特别涉及一种数据处理方法、服务器集群及数据处理装置。
技术介绍
工业领域内针对产品的质量细节问题，通常会使用各种灵敏度较高的设备(如检测仪)进行质量检测，检测结果中信号异常扰动的位置往往是产品出现质量问题的地方，通过识别异常波动，可以准确定位产品质量问题，提高质检的准确性从而保证产品良品率。现有的解决方案,通常是通过检测仪进行检测同时结合人工抽查。而该方案的缺点是：检测设备在查找产品的质量问题点时，也即查找问题数据点是基于业内不断修正的数据阈值去识别问题数据点，进而确定出产品的问题点出现的位置。但是由于检测设备的不同和不同产品间的差异，使得数据阈值会经常更改，造成检测设备内需要存储大量的数据阈值，对后期的数据维护工作量也较大。且由于为保证识别准确性，目前还会加入人工抽检识别，但是由于人工抽检缺乏统一的识别标准，也会造成结果的误差较大。
技术实现思路
本专利技术所要解决的问题是，提供一种可处理步骤简单，准确率高，使仅通过检测设备便能够识别出问题数据点的数据处理方法、服务器集群及数据处理装置。为了解决上述问题，第一方面，本专利技术提供一种数据处理方法，所述方法包括：获取产品的多组检测数据；根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据；根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，如果是，则根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息。根据本专利技术的第一方面的数据处理方法，所述获取产品的多组检测数据具体为：依照时间序列依次获取所述产品的多组所述检测数据；其中，每组所述检测数据均对应一不同的时间段。根据本专利技术的第一方面的数据处理方法，所述根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据具体为：根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的方差、均值、峰度、幅度中的至少一种。根据本专利技术的第一方面的数据处理方法，所述根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，包括：根据各组所述检测数据的统计学特征数据的分布确定出现分布异常的统计学特征数据所对应的检测数据组；根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息，包括：确定所对应的检测数据组中的具有极值点的检测数据；根据所述具有极值点的检测数据确定所述位置信息。根据本专利技术的第一方面的数据处理方法，所述方法还包括：对所述产品进行至少2次检测，分别获取每次检测对应的多组检测数据；基于每次检测对应的多组检测数据，得到该次检测的用于表征产品异常位置的临时位置信息；基于获得的所有所述临时位置信息，获得所述位置信息。本专利技术的第二方面提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，获取产品的多组检测数据；计算模块，根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据；第一确定模块，根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，第二确定模块，在存在所述异常检测数据组的情况下，根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息。根据本专利技术的第二方面的数据处理装置，所述获取模块具体被配置为：依照时间序列依次获取所述产品的多组所述检测数据；其中，每组所述检测数据均对应一不同的时间段。根据本专利技术的第二方面的数据处理装置，所述计算模块具体被配置为：根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的方差、均值、峰度、幅度中的至少一种。根据本专利技术的第二方面的数据处理装置，所述第一确定模块具体被配置为：根据各组所述检测数据的统计学特征数据的分布确定出现分布异常的统计学特征数据所对应的检测数据组；所述第二确定模块具体被配置为：确定所对应的检测数据组中的具有极值点的检测数据；根据所述具有极值点的检测数据确定所述位置信息。根据本专利技术的第二方面的数据处理装置，对所述产品进行至少2次检测，所述数据处理装置还包括第三确定模块，所述获取模块分别获取每次检测对应的多组检测数据；所述计算模块、所述第一确定模块和所述第二确定模块基于每次检测对应的多组检测数据，得到该次检测的用于表征产品异常位置的临时位置信息；所述第三确定模块基于获得的所有所述临时位置信息，获得所述位置信息。第三方面，本专利技术提供了一种服务器集群，包括：处理器；存储器；所述处理器被配置为通过调用存储器中存储的程序来实现：获取产品的多组检测数据；根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据；根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，如果是，则根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息。在根据所述第三方面的服务器集群中，所述处理器具体被配置为：根据各组所述检测数据的统计学特征数据的分布确定出现分布异常的统计学特征数据所对应的检测数据组；确定所对应的检测数据组中的具有极值点的检测数据；根据所述具有极值点的检测数据确定所述位置信息。本专利技术的有益效果在于，能够在产品中高效地并且精确地确定质量细节，尤其是对于大量具有复杂构造的产品，能够确定非良品及其存在质量问题的部分以便于舍弃或进行改进。附图说明图1为根据本专利技术的一个实施例的数据处理方法的示意性流程图。图2为根据本专利技术的另一实施例的数据处理方法的示意性流程图。图3为根据本专利技术的另一实施例的数据处理装置的示意性框图。图4为根据本专利技术的另一实施例的服务器集群的示意性框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的进行详细描述。应理解的是，可以对此处公开的实施例做出各种修改。因此，以下说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本公开的范围和精神内的其他修改。包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与上面给出的对本公开的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本公开的原理。通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本专利技术的这些和其它特性将会变得显而易见。还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本专利技术进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本专利技术的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。当结合附图时，鉴于以下详细说明，本公开的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。此后参照附图描述本公开的具体实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是本公开的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本公开模糊不清。因此，本文所公开的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本公开。本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本公开的相同或不同实施例中的一个或多个。图1为根据本专利技术的一个实施例的数据处理方法的示意性流程图。该处理处理方法可以通过任意的处理装置来实施。优选地，利用服务器集群实现该数据处理，服务器集群可以进行分布式或并行计算等来处理大量数据。图1的数据处理方法100包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取产品的多组检测数据；根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据；根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，如果是，则根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取产品的多组检测数据；根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据；根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，如果是，则根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取产品的多组检测数据具体为：依照时间序列依次获取所述产品的多组所述检测数据；其中，每组所述检测数据均对应一不同的时间段。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的统计学特征数据具体为：根据各组所述检测数据分别计算出各组所述检测数据的方差、均值、峰度、幅度中的至少一种。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各组所述检测数据的统计学特征数据确定出所述各组所述检测数据中是否存在异常检测数据组，包括：根据各组所述检测数据的统计学特征数据的分布确定出现分布异常的统计学特征数据所对应的检测数据组；根据所述异常检测数据组确定用于表征产品异常位置的位置信息，包括：确定所对应的检测数据组中的具有极值点的检测数据；根据所述具有极值点的检测数据确定所述位置信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：对所述产品进行至少2次检测，分别获取每次检测对应的多组检测数据；基于每次检测对应的多组检测数据，得到该次检测的用于表征产品异常位置的临时位置信息；基于获得的所有所述临时位置信息，获得所述位置信息。6.一种服务器集群，其特征在于，包括：处理器；存储器；所述处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文韬，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11