[发明专利]基于工业神经网络的质量检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于工业神经网络的质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：

基于工业神经网络的关联图谱，根据在检测出产品的质量未满足预设条件时生成的故障报告，确定与所述故障报告关联的目标工序；

确定工业神经网络的关联图谱中与所述目标工序关联的候选生产要素；

从所述候选生产要素中，确定导致产品的质量未满足预设条件的目标生产要素。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述故障报告关联的目标工序之前，所述方法还包括：

若检测出产品的质量未满足预设条件，则生成故障报告；

在工业神经网络的关联图谱中，建立所述故障报告与目标工序的关联。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述候选生产要素中，确定导致产品的质量未满足预设条件的目标生产要素，包括：

根据所述候选生产要素的出现次数，从各类候选生产要素中确定目标生产要素。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述候选生产要素的出现次数，从各类候选生产要素中确定目标生产要素，包括：

将出现次数最多的候选生产要素，作为导致产品的质量未满足预设条件的目标生产要素。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于工业神经网络的关联图谱，根据在检测出产品的质量未满足预设条件时生成的故障报告，确定与所述故障报告关联的目标工序之前，所述方法还包括：

梳理产品生产的工序、生产要素、生产要素的质量数据以及约束条件；

根据所述工序、所述生产要素、生产要素的质量数据以及约束条件，构建工业神经网络的关联图谱；

基于工业神经网络的关联图谱以及算法库，构建工业神经网络。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据工业神经网络的关联图谱中的约束条件，确定所述关联图谱中的生产要素的质量数据是否满足预设标准；

根据判断结果确定所述关联图谱中的工序是否满足预设生产条件。

7.根据权利要求6所述的方法，确定所述关联图谱中的生产要素的质量数据是否满足预设标准之后，所述方法还包括：

若所述关联图谱中的生产要素的质量数据满足预设标准，则将所述生产要素的节点属性设置为第一预设数值；

否则，在将所述生产要素的节点属性设置为第二预设数值。

8.一种基于工业神经网络的质量检测装置，其特征在于，所述装置包括：

目标工序确定模块，用于基于工业神经网络的关联图谱，根据在检测出产品的质量未满足预设条件时生成的故障报告，确定与所述故障报告关联的目标工序；

候选生产要素确定模块，用于确定工业神经网络的关联图谱中与所述目标工序关联的候选生产要素；

目标生产要素确定模块，用于从所述候选生产要素中，确定导致产品的质量未满足预设条件的目标生产要素。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的基于工业神经网络的质量检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于工业神经网络的质量检测方法。