一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法技术

此发明专利技术公开了一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法，涉及智能制造与人工智能技术领域。此发明专利技术对显示面板的不良归类分析，构造了一种基于DBSCAN密度聚类的方法，将不良信息快速定位到不良类型中，解决了现有方式存在效率较低、易遗漏某些因素、难于找到真正缺陷模式多种类的技术问题，能够快速且准确实现找到复杂缺陷种类的技术效果。同时解决了现有划分方法速度慢精度低不便于大数据分析的问题，此发明专利技术中的方法更适合大数据计算和自动化分析，精度高，速度快，是一种高效准确的自动缺陷分类方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法
此专利技术涉及智能制造与人工智能领域，具体为一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法。
技术介绍
随着大数据与工业融合发展，工业4.0的到来，工业大数据技术和机器学习、深度学习已成为提高制造业生产力、竞争力和创新能力的关键因素，加快产品、生产过程、管理、服务和新型商业模式的智能化，支持中国制造业转型，构建开放、共享、协作的智能系统，成为制造生态的重要基础。生产过程中关于人、机、料、法、环会发生各种波动；市场和供应链会发生变化；产品使用过程会面临各种变化。这些变化，会引发一些不希望发生的事情。例如，设备磨损的增加、来料性质的变化，会引发产品质量的波动。工业大数据能将人脑的知识内容搬运到机器中去，通过知识数字化的机器运作对工业的推动。智能化依赖于物理手段和在物理世界的实践知识，信息和智能技术能进一步提高智能化的能力，计算机能承载工业知识和积累、深化、共享工业知识。智能化的时代，是工业升级换代的时代。智能制造刚刚起步、也还有很多不完善的地方。显示面板制造过程包含Array、CF、Cell和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：定时自动查取最近一段时间内生产的产品数据(显示面板的不良信息以及显示面板信息)；/n步骤2：对上一步骤数据进行数据预处理，包括缺失值处理；/n步骤3：将缺陷数据根据产品类型和不良名称进行分组，把显示面板数据进行按其进行分组，形成图2同产品类型多个glass异常点汇总的缺陷数据；/n步骤4：各产品类型和不良名称组的缺陷数据坐标数据通过DBSCAN进行聚类，进行打标签，并收集各标签的缺陷数据特征，以及各标签对应的产品数量；/n步骤5：打过的标签通过名称定义规则与不良名进行融合；/n步骤6：显示面板的临界坐标数据与步骤...

【技术特征摘要】
1.一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：定时自动查取最近一段时间内生产的产品数据(显示面板的不良信息以及显示面板信息)；
步骤2：对上一步骤数据进行数据预处理，包括缺失值处理；
步骤3：将缺陷数据根据产品类型和不良名称进行分组，把显示面板数据进行按其进行分组，形成图2同产品类型多个glass异常点汇总的缺陷数据；
步骤4：各产品类型和不良名称组的缺陷数据坐标数据通过DBSCAN进行聚类，进行打标签，并收集各标签的缺陷数据特征，以及各标签对应的产品数量；
步骤5：打过的标签通过名称定义规则与不良名进行融合；
步骤6：显示面板的临界坐标数据与步骤5的数据进行关联；
步骤7：针对相似性值，利用DBSCAN模型产出的标签数据特征，将同产品下的缺陷数据进行相似性分析，获取对应的相似性值；
步骤8：根据相似性阈值筛选相似性值，按照产品类型和不良名分组统计其QUANTITY值；
步骤9：对已分析的不良相似性，根据产品名进行分组，汇总各产品名的不良信息。


2.根据权利要求1所述的一种基于不良Map图的缺陷模式分析方法，其特征在于：所述步骤2还包括将空的不良位置坐标数据进行填充，以Panel的中心点坐标进...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢箭，赵文政，刘林平，
申请(专利权)人：上海喆塔信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31