[发明专利]一种基于图像数据及给定区间误警率的统计过程监控方法

摘要

本发明一种基于图像数据及给定区间误警率的统计过程监控方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：采集图像；步骤二：图像预处理；步骤三：受控图像及理想图像的获取；步骤四：划分区块；步骤五：极大似然率统计量计算；步骤六：确定给定区间误警率；步骤七：确定控制图上限；步骤八：绘制控制图。本发明优点及有益效果在于：在一些情况下，产品的制造过程并不是持续进行的，而是在给定区间内截止，在这种情况下，无法按照传统的统计过程监控方法基于平均运行链长进行控制图的设计。本申请提出的方法，填补了统计过程监控方法在给定区间进行监控的领域空白。

主权项

1.一种基于图像数据及给定区间误警率的统计过程监控方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：采集图像在制造过程中，每隔预设的时间间隔，采集一幅产品图像，将图像数据实时存储并按顺序编号为1,2,…；以下将图像所对应的编号称为“图像序数”；步骤二：图像预处理对实时获取的产品图像数据，进行图像预处理，使获得的图像的背景具有一致性；步骤三：受控图像及理想图像的获取根据产品在实际制造过程中所产生的大量受控图像数据，经过步骤二的方法对这些受控图像进行图像预处理步骤后，获得一幅理想图像；步骤四：划分区块产品质量发生缺陷的区域处，其产品图像的像素点亮度值将会偏高或偏低于正常波动范围；根据这一规律，按照预设的区块的位置、形状、数量及交叠情况等，对图像进行划分；步骤五：极大似然率统计量计算将一幅图像划分为多个区块，对一幅图像的各个区块分别进行监控，选取其中最有可能发生变异的区块；对于每一幅新增加的产品图像，称为“当前图像”，其图像序数记为t，通过上述“划分区块”的过程得到p个区块，并依序对每个区块进行编号，记为“区块序数”，记为k＝1,2,…,p；当前图像t中区块k内的像素的实际平均亮度值，记为Y_tk；以此类推，得到每个区块内的像素的平均亮度值；对每一幅当前图像t，得到其每个区块的平均亮度值数据，如下：Y_t＝(Y_t1，Y_t2，...，Y_tk，...，Y_tp)   (1)其中t为当前图像，p为当前图像中标记的区块；对于每一幅当前图像t，理想状态下区块k内的平均亮度值应服从于正态分布，其中，X_k为稳定受控状态下区块k的像素亮度值均值，为区块k内图像像素平均亮度值波动的方差；据步骤三，通过已有的处于受控状态下的产品图像或者理想图像，得到在区块k内，受控状态下产品图像的像素平均亮度值；从步骤三中大量受控图像对应区块的像素亮度值中获得；如果制造过程发生了变异，则μ_1，k代表制造过程发生变异后区块k内的亮度均值，其值未知；根据工程经验，假设在制造过程中不发生变化；对制造过程实时采集的产品图像进行实时监控；假设当前获得产品的第s层的图像，记为图像s，则得到一个关于图像序数与区块序数的序列Y₁，Y₂，...，Y_S，该序列的每一个分量为一个向量，根据公式(1)定义；图像s的区块k的似然率函数定义如下：如果过程未发生偏移，则图像s的第k区块上的似然函数被定义为：如果制造过程在图像τ之前，τ＜s，处于稳定的受控状态，在图像τ之后开始发生偏移，则图像s的第k区块上的似然函数被定义为：则图像s的第k区块上的似然比函数被定义：对该结果取对数，并且对所有可能发生偏移的区块k(k＝1,2,…,p)及所有可能开始发生偏移的图像数τ(τ＝0,1,…,s‑1)进行遍历，取其中的最大值，则得到图像s的极大似然比统计量，其计算公式定义如下：化简为：n_k为区块k上的像素数量，对产品图像进行实时监控；随着产品图像增加，公式(2)的计算量将会大大增加，为减小计算量并提高控制图实时监控性能，并不对图像s之前的所有历史图像进行遍历，假设仅图像s之前的m幅图像产生偏移，即自图像s‑m+1开始发生偏移；若s<m，则假设自第1幅图像开始发生偏移，则改进公式(2)得到：当R_m，s＞h_GLR时认为发生异常并报警，同时记录下和因此，式(3)表述为：其中，h_GLR是控制图上限，由步骤七得到；是开始发生漂移的图像序数,是发生漂移的区块；步骤六：确定给定区间误警率在传统的制造过程中，产品制造过程持续进行；但是在一些情况下，产品的制造在一定区间内进行，过程将会在达到这一区间后截止，本申请将该区间定义为“给定区间”；在这种情况下，不适合依据传统的平均运行链长来进行控制图的设计；因此，提出“给定区间误警率PASP”的概念，依据此概念进行控制图的设计并进行监控；根据产品实际制造过程确定给定区间长度，并根据给定区间确定误警率PASP_nom，其确定方法如下：给定一个正态分布的均值和标准差，以其正负三倍标准差为控制限；在一次仿真中，在给定区间内随机生成服从于该正态分布的数据，若超出控制限，则标记此次仿真为失控状态；进行多次仿真后,失控的仿真次数共为d次，则在该给定区间下的误警率PASP_nom＝d/n；n为仿真次数；步骤七：确定控制图上限使用仿真的方法确定控制图上限，设定仿真次数，其中一次仿真的过程如下：以步骤三中的理想图像为标准，在给定区间内，向图像中添加噪声，模拟制造过程得到的受控状态下的图像仿真数据，得到数量与给定区间相等的多幅受控图像；按照前述步骤四划分图像，及步骤五计算仿真的每幅图像数据的极大似然率统计量；选取阈值h_GLR的一个初值；在每一次仿真下，若在该次仿真中存在任意一幅图像的极大似然率统计量超过阈值h_GLR，则将此次仿真标记为误警状态；仿真全部结束后，处于误警状态的次数总和记为d，则在该阈值h_GLR及给定区间下，PASP＝d/n；通过调整h_GLR，使得仿真得到的PASP与可接受的误警率PASP_nom相等，或者与其相差在可允许范围内，则此h_GLR即是控制图的上限；步骤八：绘制控制图按照产品制造过程的图像序数，绘制控制图，图上每个点的横坐标表示为图像序数，纵坐标是该幅图像对应的极大似然率统计量，与h_GLR值相等的水平线是阈值线；当绘制的点超出阈值时，发出报警信号。