真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供的真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法及系统，在确定出目标异常运行图像修正报告之后，可以根据目标异常运行图像修正报告中的携带的备选异常故障标签，确定目标异常运行图像报告的当前异常故障标签

【技术实现步骤摘要】
真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法及系统
。

技术介绍

[0002]真空镀膜设备（
vacuum coating machine
）用于实现在较高真空度下镀膜处理，真空镀膜设备的镀膜处理（主要分为蒸发和溅射）通常包括真空电阻加热蒸发，电子枪加热蒸发
、
磁控溅射
、MBE
分子束外延
、PLD
激光溅射沉积
、
离子束溅射等
。
真空镀膜设备在运行一段时间后，其清洗工作必不可少，然而传统的人工清洗技术存在效率低下且容易造成生产事故等问题，而针对此的其中一个改进技术是利用自动化的壁板清洗控制系统实现
。
即便如此，壁板清洗控制系统在运行过程中难免出现故障和异常
。

技术实现思路

[0003]为改善相关技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法及系统
。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法，应用于
AI
异常报警处理系统，所述方法包括：获得目标壁板清洗控制系统的目标异常运行图像报告；基于目标异常报警决策网络获取最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，所述异常运行图像修正报告包括所述目标异常运行图像报告和备选异常故障标签，所述目标异常报警决策网络是基于削弱样例依赖性的调试思路调试所得的；依据所述最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，从所述最少两个异常运行图像修正报告中确定目标异常运行图像修正报告；将所述目标异常运行图像修正报告中的备选异常故障标签确定为所述目标异常运行图像报告的当前异常故障标签
。
[0005]在一些可选的实施例中，所述基于目标异常报警决策网络获取最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，包括：将所述目标异常运行图像报告和所述备选异常故障标签进行组合，得到所述最少两个异常运行图像修正报告中的任一异常运行图像修正报告；将所述任一异常运行图像修正报告加载至所述目标异常报警决策网络，由所述目标异常报警决策网络确定所述任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征，依据所述任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征确定所述任一异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性
。
[0006]在一些可选的实施例中，所述基于目标异常报警决策网络获取最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，包括：
将所述目标异常运行图像报告加载至所述目标异常报警决策网络，由所述目标异常报警决策网络确定所述目标异常运行图像报告的异常运行图像描述特征；由所述目标异常报警决策网络将所述目标异常运行图像报告的异常运行图像描述特征和所述备选异常故障标签的异常运行图像描述特征进行组合，得到所述最少两个异常运行图像修正报告中的任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征；由所述目标异常报警决策网络依据所述任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征确定所述任一异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性
。
[0007]在一些可选的实施例中，所述目标异常报警决策网络的调试步骤包括：获取若干个第一异常运行图像报告；对于任一第一异常运行图像报告，基于第一深度残差网络获取所述任一第一异常运行图像报告中各个异常图像单元的存在可能性；依据所述若干个第一异常运行图像报告中各个异常图像单元的存在可能性，对所述第一深度残差网络进行优化，得到第一异常报警决策网络，所述第一异常报警决策网络包括第一图像描述挖掘组件；基于所述第一图像描述挖掘组件获取所述任一第一异常运行图像报告的图像描述子；依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子，对所述第一图像描述挖掘组件进行优化，得到第二图像描述挖掘组件；依据所述第二图像描述挖掘组件，确定目标异常报警决策网络
。
[0008]在一些可选的实施例中，所述依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子，对所述第一图像描述挖掘组件进行优化，得到第二图像描述挖掘组件，包括：依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子确定各个第一异常运行图像报告的代价变量；依据所述各个第一异常运行图像报告的代价变量确定所述第一图像描述挖掘组件的代价变量；依据所述第一图像描述挖掘组件的代价变量，对所述第一图像描述挖掘组件进行优化，得到第二图像描述挖掘组件
。
[0009]在一些可选的实施例中，所述任一第一异常运行图像报告为任一初始异常运行图像报告或者所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告，所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告是对所述任一初始异常运行图像报告中的异常图像单元进行更新后得到的异常运行图像报告；所述依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子确定各个第一异常运行图像报告的代价变量，包括：对于所述任一初始异常运行图像报告，依据各个初始异常运行图像报告的图像描述子和所述各个初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告的代价变量；对于所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告，依据所述各个初始异常运行图像报告的图像描述子和所述各个初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行
图像报告的代价变量
。
[0010]在一些可选的实施例中，所述依据各个初始异常运行图像报告的图像描述子和所述各个初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告的代价变量，包括：依据所述任一初始异常运行图像报告的图像描述子和所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告和所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告之间的第一共性度量指数；依据所述任一初始异常运行图像报告的图像描述子和剩余初始异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告与所述剩余初始异常运行图像报告之间的第二共性度量指数，所述剩余初始异常运行图像报告是所述各个初始异常运行图像报告中除所述任一初始异常运行图像报告以外的初始异常运行图像报告；依据所述任一初始异常运行图像报告的图像描述子和所述剩余初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告与所述剩余初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告之间的第三共性度量指数；依据所述第一共性度量指数
、
所述第二共性度量指数以及所述第三共性度量指数，确定所述任一初始异常运行图像报告的代价变量
。
[0011]在一些可选的实施例中，所述依据所述各个初始异常运行图像报告的图像描述子和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种真空镀膜设备壁板清洗控制系统的异常报警方法，其特征在于，应用于
AI
异常报警处理系统，所述方法包括：获得目标壁板清洗控制系统的目标异常运行图像报告；基于目标异常报警决策网络获取最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，所述异常运行图像修正报告包括所述目标异常运行图像报告和备选异常故障标签，所述目标异常报警决策网络是基于削弱样例依赖性的调试思路调试所得的；依据所述最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，从所述最少两个异常运行图像修正报告中确定目标异常运行图像修正报告；将所述目标异常运行图像修正报告中的备选异常故障标签确定为所述目标异常运行图像报告的当前异常故障标签
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标异常报警决策网络获取最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，包括：将所述目标异常运行图像报告和所述备选异常故障标签进行组合，得到所述最少两个异常运行图像修正报告中的任一异常运行图像修正报告；将所述任一异常运行图像修正报告加载至所述目标异常报警决策网络，由所述目标异常报警决策网络确定所述任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征，依据所述任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征确定所述任一异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标异常报警决策网络获取最少两个异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性，包括：将所述目标异常运行图像报告加载至所述目标异常报警决策网络，由所述目标异常报警决策网络确定所述目标异常运行图像报告的异常运行图像描述特征；由所述目标异常报警决策网络将所述目标异常运行图像报告的异常运行图像描述特征和所述备选异常故障标签的异常运行图像描述特征进行组合，得到所述最少两个异常运行图像修正报告中的任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征；由所述目标异常报警决策网络依据所述任一异常运行图像修正报告的异常运行图像描述特征确定所述任一异常运行图像修正报告中各个异常图像单元的存在可能性
。4.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标异常报警决策网络的调试步骤包括：获取若干个第一异常运行图像报告；对于任一第一异常运行图像报告，基于第一深度残差网络获取所述任一第一异常运行图像报告中各个异常图像单元的存在可能性；依据所述若干个第一异常运行图像报告中各个异常图像单元的存在可能性，对所述第一深度残差网络进行优化，得到第一异常报警决策网络，所述第一异常报警决策网络包括第一图像描述挖掘组件；基于所述第一图像描述挖掘组件获取所述任一第一异常运行图像报告的图像描述子；依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子，对所述第一图像描述挖掘组件进行优化，得到第二图像描述挖掘组件；依据所述第二图像描述挖掘组件，确定目标异常报警决策网络
。
5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子，对所述第一图像描述挖掘组件进行优化，得到第二图像描述挖掘组件，包括：依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子确定各个第一异常运行图像报告的代价变量；依据所述各个第一异常运行图像报告的代价变量确定所述第一图像描述挖掘组件的代价变量；依据所述第一图像描述挖掘组件的代价变量，对所述第一图像描述挖掘组件进行优化，得到第二图像描述挖掘组件；其中，所述任一第一异常运行图像报告为任一初始异常运行图像报告或者所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告，所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告是对所述任一初始异常运行图像报告中的异常图像单元进行更新后得到的异常运行图像报告；所述依据所述若干个第一异常运行图像报告的图像描述子确定各个第一异常运行图像报告的代价变量，包括：对于所述任一初始异常运行图像报告，依据各个初始异常运行图像报告的图像描述子和所述各个初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告的图像描述子，确定所述任一初始异常运行图像报告的代价变量；对于所述任一初始异常运行图像报告对应的更新异常运行图像报告，依据所述各个初始异常运行图像报...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱峰，熊志红，郑洲，于辉，占波浪，夏多传，李亥元，
申请(专利权)人：湖北仕上电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：