摘要
本发明涉及生产线数据管理技术领域,具体是隐形眼镜生产线的工艺反馈系统,通过实时采集隐形眼镜生产线各工段的实时运行数据,并提取实时运行数据中的多时间窗口特征,利用瑕疵预测模型对多时间窗口特征进行预测,得到瑕疵预测结果。同时,利用机器视觉技术对图像进行瑕疵检测,得到瑕疵检测结果。最后通过对瑕疵预测结果和瑕疵检测结果进行分批次切片,对每个切片得到的数据样本进行偏差分析,基于偏差分析的结果来生成产线调整方案。基于整线各设备的运行数据,预测模型基于实时数据提前预判潜在瑕疵,实际检测结果反向校准预测算法,形成互为验证的动态优化机制。该优化系统突破传统系统的数据割裂,真正实现生产过程的精细化质量控制。
技术关键词
瑕疵
隐形眼镜
反馈系统
样本
滑动窗口
数据
多任务学习模型
灰度特征
图像
镜片
穴位
偏差
产线
时序特征
载盘
轮廓特征
高风险
设备运行参数
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对象
模型训练方法
样本
训练机器学习模型
计算机程序产品
三维荧光光谱数据
溯源方法
最佳特征
支持向量机模型
波长
知识图谱优化方法
语义向量
泊松分布模型
多模态数据采集
多模态数据融合