【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法及系统。
技术介绍
1、陶瓷材料的应用场景较多，而不同的应用场景，都需要保证陶瓷材料的性能。因此，在陶瓷材料的生产过程中，会基于相应的检测，如进行视觉检测等，以实现陶瓷材料的生产监控。但是，在现有技术中，存在着陶瓷材料生产监控的可靠度不高的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法及系统，以在一定程度提高陶瓷材料生产监控的可靠度。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：
3、一种基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，包括：
4、确定出陶瓷材料监控目标对应的第一维度生产监控数据和第二维度生产监控数据，所述第一维度生产监控数据对应将所述陶瓷材料监控目标的生产过程进行视觉检测的结果，所述第二维度生产监控数据对应将所述陶瓷材料监控目标的生产过程进行视觉检测以外的其它检测方式的结果；
5、基于通过第一维度分析网络将所述第一维度生产监控数据进行关键信息挖掘操作形成的第一维度生产数据向量，或者，基于通过第二维度分析网络将第二维度生产监控数据进行关键信息挖掘操作形成的第二维度生产数据向量，分析出所述陶瓷材料监控目标的候选陶瓷生产分析数据；
6、在所述候选陶瓷生产分析数据的可靠性表征参数未超过预先配置的参考可靠性表征参数或所述候选陶瓷生产分析数据与预先配置的参考陶瓷生产分析数据不匹配的情况下，基于
7、在一些优选的实施例中，在上述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法中，在所述候选陶瓷生产分析数据是基于所述第二维度生产数据向量分析出的时候，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
8、基于通过第一维度分析网络将所述第一维度生产监控数据进行关键信息挖掘操作形成的第一维度生产数据向量，分析出所述陶瓷材料监控目标对应的陶瓷生产第一维度分析数据；
9、在所述陶瓷生产第一维度分析数据的可靠性表征参数未超过预先配置的对比可靠性表征参数或所述陶瓷生产第一维度分析数据与所述参考陶瓷生产分析数据不匹配的情况下，通过所述第二维度分析网络将第二维度生产监控数据进行关键信息挖掘操作，形成对应的第二维度生产数据向量。
10、在一些优选的实施例中，在上述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法中，所述第一维度分析网络包括关键信息挖掘子网络和重要性评估子网络，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
11、利用所述关键信息挖掘子网络，将所述第一维度生产监控数据进行关键信息挖掘操作，形成对应的多个候选的第一维度生产数据向量，所述多个候选的第一维度生产数据向量中的每一个候选的第一维度生产数据向量对应于所述第一维度生产监控数据中的多个视频帧单元中的一个视频帧单元或多个视频帧中的至少一个视频帧；
12、利用所述重要性评估子网络，分析出所述多个候选的第一维度生产数据向量中的每一个候选的第一维度生产数据向量具有的重要性表征参数，以及，基于所述重要性表征参数和所述候选的第一维度生产数据向量，分析出对应的第一维度生产数据向量。
13、在一些优选的实施例中，在上述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法中，所述第一维度分析网络包括多个分析网络链路，所述多个分析网络链路中的每一个分析网络链路包括所述关键信息挖掘子网络和所述重要性评估子网络，每一个所述分析网络链路还包括重要性分析子网络，所述第一维度分析网络还包括向量聚合子网络；
14、所述利用所述关键信息挖掘子网络，将所述第一维度生产监控数据进行关键信息挖掘操作，形成对应的多个候选的第一维度生产数据向量的步骤，包括：
15、基于所述第一维度生产监控数据的分类表征数据，分析出所述第一维度生产监控数据包括的多个分类生产监控数据中的每一个分类生产监控数据各自对应的分析网络链路；
16、对于所述多个分析网络链路中的第一分析网络链路，利用所述第一分析网络链路中的关键信息挖掘子网络，将所述第一分析网络链路对应的第一分类生产监控数据进行关键信息挖掘操作，形成对应的多个候选的第一维度生产数据向量；
17、所述利用所述重要性评估子网络，分析出所述多个候选的第一维度生产数据向量中的每一个候选的第一维度生产数据向量具有的重要性表征参数，以及，基于所述重要性表征参数和所述候选的第一维度生产数据向量，分析出对应的第一维度生产数据向量的步骤，包括：
18、对于所述第一分析网络链路，利用所述第一分析网络链路中的重要性评估子网络，评估出所述多个候选的第一维度生产数据向量中的每一个候选的第一维度生产数据向量对应的重要性表征参数，以及，基于所述重要性表征参数，将所述候选的第一维度生产数据向量进行初步聚合操作，形成对应的第一聚合生产数据向量；
19、利用所述第一分析网络链路中的重要性分析子网络，分析出所述多个分析网络链路中的每一个分析网络链路对应的链路重要性参数，以及，基于所述链路重要性参数，将所述多个分析网络链路中的至少两个分析网络链路的第一聚合生产数据向量进行深度聚合操作，形成对应的第二聚合生产数据向量；
20、利用所述向量聚合子网络，将所述多个分析网络链路对应的多个第二聚合生产数据向量进行聚合操作，形成对应的第一维度生产数据向量。
21、在一些优选的实施例中，在上述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法中，所述多个分类生产监控数据的分类表征数据包括分类第一表征数据和分类第二表征数据；
22、所述基于所述第一维度生产监控数据的分类表征数据，分析出所述第一维度生产监控数据包括的多个分类生产监控数据中的每一个分类生产监控数据各自对应的分析网络链路的步骤，包括：
23、基于所述第一维度生产监控数据的分类表征数据，分析出所述第一维度生产监控数据包括的多个分类生产监控数据；
24、基于所述多个分类生产监控数据的分类表征数据，分析出所述多个分类生产监控数据中的每一个分类生产监控数据对应的分析网络链路；
25、在所述多个分类生产监控数据中的第一分类生产监控数据的分类表征数据属于所述分类第一表征数据的情况下，所述第一分类生产监控数据对应的分析网络链路中的关键信息挖掘子网络属于进行单独分析的关键信息挖掘子网络；
26、在所述多个分类生产监控数据中的第一分类生产监控数据的分类表征数据属于所述分类第二表征数据的情况下，所述第一分类生产监控数据对应的分析网络链路中的关键信息挖掘子网络属于进行关联分析的关键信息挖掘子网络。
27、在一些优选的实施例中，在上述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法中，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，在所述候选陶瓷生产分析数据是基于所述第二维度生产数据向量分析出的时候，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
3.如权利要求1所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述第一维度分析网络包括关键信息挖掘子网络和重要性评估子网络，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
4.如权利要求3所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述第一维度分析网络包括多个分析网络链路，所述多个分析网络链路中的每一个分析网络链路包括所述关键信息挖掘子网络和所述重要性评估子网络，每一个所述分析网络链路还包括重要性分析子网络，所述第一维度分析网络还包括向量聚合子网络；
5.如权利要求4所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述多个分类生产监控数据的分类表征数据包括分类第一表征数据和分类第二表征数据；
6.如权利要求5所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，
7.如权利要求1-6任意一项所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
8.如权利要求7所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
9.如权利要求8所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述将所述高级示例性监控数据进行相关性数据确定操作，形成所述高级示例性监控数据对应的相关陶瓷材料生产数据的步骤，包括：
10.一种基于视觉检测的陶瓷材料生产监控系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现权利要求1-9任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，在所述候选陶瓷生产分析数据是基于所述第二维度生产数据向量分析出的时候，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
3.如权利要求1所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述第一维度分析网络包括关键信息挖掘子网络和重要性评估子网络，所述基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法还包括：
4.如权利要求3所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述第一维度分析网络包括多个分析网络链路，所述多个分析网络链路中的每一个分析网络链路包括所述关键信息挖掘子网络和所述重要性评估子网络，每一个所述分析网络链路还包括重要性分析子网络，所述第一维度分析网络还包括向量聚合子网络；
5.如权利要求4所述的基于视觉检测的陶瓷材料生产监控方法，其特征在于，所述多个分类生产监...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊堂，熊维堂，
申请(专利权)人：苏州芯合半导体材料有限公司，
类型：发明
国别省市：
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