摘要
本发明公开了一种基于数据分析的PET膜制备控制方法。该方法通过获取实时工艺参数数据,得到结构化数据集,并采用预先建立的机器学习算法,训练参数性能关系模型,进一步获取PET膜的实时膜表面图像,生成缺陷分布数据以及缺陷严重程度量化结果。然后分析缺陷分布数据、缺陷严重程度量化结果和工艺参数数据的交互作用,得到优化参数组合。最后采用优化参数组合,更新PET膜的制备设备控制系统,调整工艺参数数据。本发明通过实时采集工艺参数,利用机器学习算法优化参数配置,同时结合缺陷的实时检测与工艺参数数据的交互作用,以获得符合高性能要求的PET膜制备方案。
技术关键词
卷积神经网络算法
参数
机器学习算法
识别表面缺陷
设备控制系统
数据库存储技术
数据预处理技术
分类阈值
数据解析技术
关系
特征提取技术
逻辑回归算法
图像分割技术
格式化
分析缺陷
滤波技术
PET膜
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