[发明专利]喷涂质量预测方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种喷涂质量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待喷涂目标的喷涂环境数据，所述喷涂环境数据包括多个喷涂影响因素；

对所述多个喷涂影响因素进行特征分析，得到与所述多个喷涂影响因素对应的参考排序结果；

基于所述参考排序结果从所述多个喷涂影响因素中选取满足指定条件的喷涂影响因素对预设模型进行训练，得到目标模型；

获取待处理喷涂影响因素，将所述待处理喷涂影响因素输入所述目标模型，基于所述目标模型对所述待喷涂目标的喷涂质量进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个喷涂影响因素进行特征分析，得到与所述多个喷涂影响因素对应的参考排序结果包括：

基于指定数量种类的特征分析规则分别对所述多个喷涂影响因素进行特征分析，得到与所述多个喷涂影响因素分别对应的喷涂影响因素排序结果；

基于预设规则对所述喷涂影响因素排序结果进行主成分分析，得到参考排序结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定条件包括所述喷涂影响因素的排列顺序满足指定顺序。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对训练后的预设模型进行优化处理，得到待处理模型；

从所述待处理模型中获取目标模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设模型的数量为多个，所述对训练后的预设模型进行优化处理，得到待处理模型，包括：

分别获取训练后的多个所述预设模型对应的评价参数；

对不满足预设阈值的评价参数对应的预设模型的指定参数进行调整，将所述指定参数调整后的预设模型以及未进行指定参数调整的预设模型作为待处理模型；

所述从所述待处理模型中获取目标模型，包括：

将评价参数最高的待处理模型获取作为目标模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设模型的数量为多个，所述对训练后的预设模型进行优化处理，得到待处理模型，包括：

分别获取训练后的多个所述预设模型对应的评价参数；

增加不满足预设阈值的评价参数对应的预设模型的训练过程中的迭代次数，将增加迭代次数的预设模型以及未增加迭代次数的预设模型作为待处理模型；

所述从所述待处理模型中获取目标模型，包括：

将评价参数最高的待处理模型获取作为目标模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标模型对所述待喷涂目标的喷涂质量进行预测之后，所述方法还包括：

获取所述目标模型对喷涂质量预测的合格率；

若所述合格率不满足指定阈值，对所述待处理喷涂影响因素的值进行调整，以使所述合格率满足指定阈值。

8.一种喷涂质量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待喷涂目标的喷涂环境数据，所述喷涂环境数据包括多个喷涂影响因素；

分析模块，用于对所述多个喷涂影响因素进行特征分析，得到与所述多个喷涂影响因素对应的参考排序结果；

训练模块，用于基于所述参考排序结果从所述多个喷涂影响因素中选取满足指定条件的喷涂影响因素对预设模型进行训练，得到目标模型；

预测模块，用于基于所述目标模型对所述待喷涂目标的喷涂质量进行预测。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器；

一个或多个处理器；

一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行权利要求1-7任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码由处理器运行时执行权利要求1-7任一所述的方法。