【技术实现步骤摘要】
玻璃的生成方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及大数据、物联网、深度学习等人工智能
，具体涉及一种玻璃的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术地不断发展和完善，其已经在与人类日常生活相关的各个领域扮演着极其重要的作用，例如人工智能已经在工业玻璃生产的应用场景中取得了显著进步。目前，如何提高玻璃的质量成为热点的研究方向。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种玻璃的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种玻璃的生成方法，包括：
[0005]获取当前的原材料参数及待生成的玻璃类型；
[0006]根据所述原材料参数及所述玻璃类型，确定每个时段的环境参考值；
[0007]在利用所述原材料生成玻璃的过程中，获取每个时段的环境参数；
[0008]在任一时段的环境参数与对应的环境参考值未匹配的情况下，基于所述环境参考值对生成环境进行调整，直至所述任一时段...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种玻璃的生成方法，包括：获取当前的原材料参数及待生成的玻璃类型；根据所述原材料参数及所述玻璃类型，确定每个时段的环境参考值；在利用所述原材料生成玻璃的过程中，获取每个时段的环境参数；在任一时段的环境参数与对应的环境参考值未匹配的情况下，基于所述环境参考值对生成环境进行调整，直至所述任一时段的环境参数与所述环境参考值匹配。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述原材料参数及所述玻璃类型，确定每个时段的环境参考值，包括：获取每个时段对应的多个环境候选参数；将每个所述环境候选参数、所述原材料参数及所述玻璃类型，分别输入训练生成的气泡预测模型，以确定每个所述环境候选参数对应的参考气泡参数；根据每个所述环境候选参数对应的参考气泡参数，从所述多个环境候选参数中选取所述环境参考值。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述生成玻璃的过程包括N个时段，N为大于1的正整数，所述将每个所述环境候选参数、所述原材料参数及所述玻璃类型，分别输入训练生成的气泡预测模型，以确定每个所述环境候选参数对应的参考气泡参数，包括：从每个时段对应的多个环境候选参数选取一个环境候选参数，以生成多个环境候选参数集合；将每个环境候选参数集合中的N个环境候选参数、所述原材料参数及所述玻璃类型，分别输入所述气泡预测模型中的第一模型中，以确定每个所述环境候选参数集合对应的第一气泡参数；根据各个时段在所述生成玻璃的过程中的时间顺序，确定每个所述环境候选参数集合对应的环境候选参数序列；将每个所述环境候选参数序列、所述原材料参数及所述玻璃类型，输入所述气泡预测模型中的第二模型中，以确定每个所述环境候选参数集合对应的第二气泡参数；根据每个所述第一气泡参数及所述第二气泡参数，确定每个所述环境候选参数集合对应的参考气泡参数。4.如权利要求2所述的方法，其中，在所述将每个所述环境候选参数、所述原材料参数及所述玻璃类型，分别输入训练生成的气泡预测模型之前，还包括：针对每个玻璃样本，获取多个激光传感器输出的气泡检测结果，其中，所述多个激光传感器对应的检测等级不同；根据多个所述气泡检测结果，确定每个所述玻璃样本对应的气泡标注参数；根据每个所述玻璃样本对应的原材料参数、玻璃类型、玻璃生成过程中每个时段的环境参数及所述气泡标注参数，生成多个训练数据对；将每个所述训练数据对中的原材料参数、玻璃类型、玻璃生成过程中每个时段的环境参数，输入初始模型中，以获取气泡预测参数；在所述气泡预测参数与所述气泡标注参数不匹配的情况下，基于所述气泡预测参数与所述气泡标注参数的差异，对所述初始模型进行修正，以生成所述气泡预测模型。5.如权利要求2
‑
4任一所述的方法，其中，所述获取每个时段对应的多个环境候选参
数，包括：从每个时段对应的环境参数参考集中，获取与所述当前的原材料参数及待生成的玻璃类型对应的每个时段的多个环境候选参数。6.如权利要求2
‑
4任一所述的方法，其中，所述获取每个时段对应的多个环境候选参数，包括：根据所述当前的原材料参数及待生成的玻璃类型，确定每个时段各个环境参数的权重；根据所述每个时段各个环境参数的权重，生成所述每个时段对应的多个环境候选参数。7.一种玻璃的生成装置，包括：第一获取模块，用于获取当前的原材料参数及待生成的玻璃类型；确定模块，用于根据所述原材料参数及所述玻璃类型，确定每个时段的环境参考值；第二获取模块，用于在利用所述原材料生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：张硕，田伦，杨敬，杨胜文，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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