[发明专利]一种数据处理方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置及电子设备，方法包括：获得多个训练对象的工艺数据，所述工艺数据包含工艺标识和至少两项工艺参数，所述工艺标识表征所述训练对象是否为工艺合格的对象；以所述训练对象的工艺数据作为预先构建的工艺预测模型的训练样本，对所述工艺预测模型进行训练，得到训练完成的工艺预测模型；其中，所述工艺质量预测模型用于以待预测的目标对象的工艺数据作为输入，输出所述目标对象的预测结果，所述预测结果至少表征所述目标对象是否工艺合格。

技术领域

本申请涉及工艺检测技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。

背景技术

为了节能环保，电池已经成为核心的新能源，多个电池通常焊接成一个电池组为设备供电。

而焊接点的牢固性和可靠性是电池产品质量的核心指标之一。在实际的生产过程中，一般每4小时会对流水线上的产品进行一次随机抽样，并对样本进行拉力测试，若焊接点需要64N以上(包含64N)的拉力才能拉开，则样品合格，否则样品不合格。若样品不合格，则通过排查的方式寻找不合格产品区间(异常区间)，并将该区间内的产品统一默认为不合格产品。

但是，拉力测试中不合格产品区间内是包含合格产品的，由此，对电池的工艺检测仍然存在不准确的情况，因此如何更加准确的对电池工艺进行检测，成为电池生产厂商所关心的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种数据处理方法、装置及电子设备，包括：

一种数据处理方法，包括：

获得多个训练对象的工艺数据，所述工艺数据包含工艺标识和至少两项工艺参数，所述工艺标识表征所述训练对象是否为工艺合格的对象；

以所述训练对象的工艺数据作为预先构建的工艺预测模型的训练样本，对所述工艺预测模型进行训练，得到训练完成的工艺预测模型；

其中，所述工艺质量预测模型用于以待预测的目标对象的工艺数据作为输入，输出所述目标对象的预测结果，所述预测结果至少表征所述目标对象是否工艺合格。

上述方法，优选的，获得多个训练对象的工艺数据，包括：

获得多个对象的拉力测试数据，所述拉力测试数据包括对所述多个对象中的部分对象进行拉力测试所产生的数据；

根据所述拉力测试数据，获得所述多个对象中的处于第一区间的第一对象、处于第二区间的第二对象和被拉力测试的第三对象；所述第一区间为根据所述拉力测试数据确定为工艺合格的对象区间，所述第二区间为根据所述拉力测试数据确定为工艺不合格的对象区间；

从所述第一对象、所述第二对象和所述第三对象中，获得多个训练对象；

获得所述多个训练对象的工艺数据。

上述方法，优选的，在以所述训练对象的工艺数据作为预先构建的工艺预测模型的训练样本，对所述工艺预测模型进行训练之前，所述方法还包括：

对所述训练对象的工艺数据添加质量参数，所述质量参数的参数值表征所述训练对象的工艺质量；所述质量参数用于对所述工艺预测模型进行训练；

其中，所述第一对象的质量参数为第一参数值，所述第二对象的质量参数为第二参数值，所述第二参数值根据所述第二对象在所述第二区间中的区间位置确定，被拉力测试为工艺合格的第三对象的质量参数为所述第一参数值，被拉力测试为工艺不合格的第三对象的质量参数为第三参数值，所述第一参数值大于所述第二参数值，且所述第二参数值大于所述第三参数值。

上述方法，优选的，以所述训练对象的工艺数据作为预先构建的工艺预测模型的训练样本，对所述工艺预测模型进行训练，得到训练完成的工艺预测模型，包括：

对所述训练对象的工艺数据进行预处理；