[发明专利]用于自动识别产品的产品缺陷和/或用于自动识别产品缺陷的产品缺陷原因的方法和设备

说明书

本发明涉及一种用于自动识别产品(1、2、3、40、41、42、43、44、45)的产品缺陷和/或用于自动识别产品缺陷的产品缺陷原因的方法，包括以下步骤：‑通过多个制造步骤由多个产品元件(4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18)制造产品(1、2、3、40、41、42、43、44、45、100)，且‑通过至少一个产品检验来检测(101)n个检验信息，n个检验信息形成n维的检验值。根据本发明的方法的特征在于以下步骤：‑借助至少一个用于降维的检验值的统计过程实施(102)将n维的检验值降维，‑将已降维的检验值与多个已学习的参考值(46、47、48、49、50、51、52、53、54、55、56、57、58、59、60)进行比较(103)，‑将已降维的检验值配属给至少一组彼此类似的参考值(46、47、48、49、50、51、52、53、54、55、56、57、58、59、60、104)，且‑借助所述配属来自动识别产品缺陷(105)和/或产品缺陷原因(106)。本发明还涉及一种相应的设备。

技术领域

本发明涉及一种用于自动识别产品的产品缺陷和/或用于自动识别产品缺陷的产品缺陷原因的方法以及一种用于自动识别产品的产品缺陷和/或用于自动识别产品缺陷的产品缺陷原因的设备。

背景技术

在现有技术中已知的是，一方面在制造复杂的产品期间已检测以及另一方面也在制造复杂的产品之后检测关于产品状态的多个不同的测量数据并且进行统计处理。然后将这样处理的数据与目标值进行比较，以便识别有缺陷的产品。有缺陷的产品接下来可以经受缺陷分析，以便识别具体的产品缺陷以及尽可能也识别基于所述产品缺陷的产品缺陷原因。然后借助所识别的产品缺陷必要时可以引入用于产品的合适的维修措施。只要也成功识别到产品缺陷原因，就可以附加地尝试改进或者尽可能无缺陷地设计制造过程。

就此而言，由DE4305522A1已知一种用于计算机辅助诊断由不同模块组成的技术系统的装置。该装置在第一存储器中包括关于技术系统、关于其干扰和关于其诊断可能性的信息。在第二存储器中存储有技术系统的配置。第三存储器包括用于技术系统的知识模块，其中，知识模块由第一和第二存储器的信息与由特定模块制造的技术系统相适配地生成。

DE19507134C1公开了一种用于从集成的产品和过程模型中自动导出过程和产品技术知识的方法。在此，该方法包括在集成模型中对产品和过程的构造和功能结构进行建模，该集成模型反映产品与其开发过程之间的关系。该方法还包括对缺陷知识进行建模、对结构进行建模用以将知识模块模块化以及对结构进行建模用以将知识模块一般化。最后，该方法基于知识模块导出关于预先给定情境的知识。

然而，已知的方法和装置存在如下缺点，即它们在复杂的产品中(例如在车辆变速器中)由于其大量部件、大量制造步骤(这些制造步骤部分地由不同的供应商以不同的形式实施并且导致不同的中间产品特性)以及由于中间产品到整体产品的大量装配步骤而不能实现完全自动识别产品缺陷和缺陷原因。

发明内容

本发明的目的是，提出一种改进的用于自动识别产品的产品缺陷和/或用于自动识别产品缺陷的产品缺陷原因的方法。

为此，本发明提出一种用于自动识别产品的产品缺陷和/或用于自动识别产品缺陷的产品缺陷原因的方法，

该方法包括以下步骤：

-通过多个制造步骤由多个产品元件制造产品，并且

-通过至少一个产品检验来检测n个检验信息，其中，所述n个检验信息形成n维的检验值，

其特征在于以下步骤：

-借助至少一个用于降维的检验值的统计过程实施将n维的检验值降维，

-将已降维的检验值与已学习的多个参考值进行比较，

-其中，将所述参考值借助所述至少一个统计过程降维到与已降维的检验值相同的维数，