[发明专利]获得同类型组件中重要特征的方法和对其组件分类的方法

摘要

本发明涉及一种用于获得一系列组件中的重要特征的方法，该方法类似于获得相应的一次性3D抽样构件数据集；将抽样的构件分成合格部件和不合格的部件；从抽样的所有构件中提取无缺陷的构件区域；确定至少一个特征，合格部件和不合格的部件之间有明显的区别；定义该至少一个特征及其表现形式作为经训练的分类器。此外，本发明涉及一种用于基于数据记录对相同类型的一系列构件的构件进行分类的方法，其中可以检测关于在制造过程期间是否发生缺陷部件的生产并且及时抵消的趋势。

主权项

1.一种用于基于数据记录获取相同类型构件的一个批次中的显著性特征的方法，所述数据记录借助于无破坏的测试方法获得，所述方法具有如下步骤：a)借助无破坏的测试方法与分别对每个构件获得3D数据记录来检查构件的经分类的抽样，所述构件的制造顺序是已知的；b)将所述抽样的所述构件分成合格部件和不合格部件；c)从全部所述抽样的构件中提取无缺陷的构件范围；d)借助神经网络、机器学习方法、如多示例学习或数据分析范围中的统计方法，或预设量的特征中的统计方法，借助于遗传编程或传统的统计方法，确定至少一个特征，所述特征对于构件的类型和其制造过程是特征性的并且在其表现形式方面在构件制造的时间过程期间具有合格部件和不合格部件之间的显著差异；e)定义该至少一个特征和其表现形式作为经训练的分类器。