[发明专利]不良工站检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种不良工站检测方法、装置、设备及存储介质。本发明根据待测时间段内的不良信息对各过站产品进行产品分类，根据产品分类结果确定各过站产品中的不良样本和合格样本，将各不良样本与各合格样本分别进行样本匹配，获得样本对，将样本对输入至概率分析模型进行概率分析，获得各工站的不良概率信息，根据不良概率信息对各工站进行筛选，并根据筛选结果确定各工站中的不良工站；由于本发明将各过站产品中的不良样品与合格样品之间的样本对输入至概率分析模型进行概率分析，获得各工站的不良概率信息，再根据不良概率信息从各工站中筛选出不良工站，从而准确地检测出工序线上存在不良问题的工站，实现了对产品不良原因的快速定位。

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，尤其涉及一种不良工站检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着我国在制造业领域逐步发展，智能工厂和智能制造等成为目前制造业新的方向。在电子、半导体等产品生产及组装领域，产品高度精密化以及复杂化，导致人工追踪不良产品也越来越困难。目前分析不良产品寻找根因的方法是，根据不良原因，拆机查看并且测试各个模块性能，再根据测试结果查找存在不良问题的工站，拆机测试的方式可能会在拆机过程中引入新的问题，因此目前无法准确地检测出存在不良问题的工站，导致无法准确地定位产品的不良原因。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种不良工站检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法准确地检测出存在不良问题的工站，导致无法准确地定位产品的不良原因的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种不良工站检测方法，所述方法包括以下步骤：

根据待测时间段内的不良信息对各过站产品进行产品分类，根据产品分类结果确定各过站产品中的不良样本和合格样本；

将各不良样本与各合格样本分别进行样本匹配，获得样本对；

将所述样本对输入至概率分析模型进行概率分析，获得各工站的不良概率信息；

根据所述不良概率信息对各工站进行筛选，并根据筛选结果确定各工站中的不良工站。

可选地，所述将各不良样本与各合格样本分别进行样本匹配，获得样本对，包括：

根据不良信息确定各不良样本对应的不良因素；

根据所述不良因素对各不良样本进行分类；

基于分类结果构建多个不良样本集合，其中，所述不良样本集合中包括至少一个所述不良样本；

将各不良样本集合与各合格样本进行样本匹配，获得样本对。

可选地，所述将各不良样本集合与各合格样本进行样本匹配，获得样本对，包括：

获取所述待测时间段内各过站产品的产品信息；

根据所述产品信息确定各过站产品的生产批号和物料信息；

根据所述生产批号和所述物料信息将各不良样本集合中的各不良样本与各合格样本进行样本匹配，获得样本对，所述样本对中包含不良样本和所述不良样本对应的合格样本。

可选地，所述将所述样本对输入至概率分析模型进行概率分析，获得各工站的不良概率信息之前，还包括：

获取各工站的工序信息；

根据所述工序信息确定各工站对应的节点位置信息；

根据所述节点位置信息确定各工站所在工序的工序结构；

根据所述工序结构构建概率分析模型。