[发明专利]用于制造过程的系统、方法和介质

权利要求书

1.一种制造系统，包括：

一个或更多个站，每个站被配置为执行部件的多步骤制造过程中的至少一个步骤；

监测平台，所述监测平台被配置为监测所述部件在整个所述多步骤制造过程中的进展；以及

控制模块，所述控制模块被配置为动态地调整所述多步骤制造过程的步骤的处理参数以实现所述部件的期望的最终质量度量，所述控制模块被配置为执行操作，所述操作包括：

接收所述一个或更多个站中的第一站的工具的图像数据；

从所述图像数据识别一组关键点，所述一组关键点对应于所述工具在所述第一站处的处理期间的位置信息；

通过机器学习模型，基于所述一组关键点来确定所述部件的最终质量度量；

确定所述最终质量度量不在所述最终质量度量的阈值容差内；以及

基于所述确定，更新所述多步骤制造过程的后续站的处理参数。

2.根据权利要求1所述的制造系统，其中，在所述部件的处理完成之前，不测量所述最终质量度量。

3.根据权利要求1所述的制造系统，其中，所述图像数据包括多个图像，每个图像对应于相应的相机。

4.根据权利要求1所述的制造系统，其中，所述操作还包括：

从所述图像数据提取图像子集，其中，所述图像子集中的每个图像包括所述第一站的工具。

5.根据权利要求1所述的制造系统，其中从所述图像数据中识别所述一组关键点包括：

将斑点检测应用于所述图像数据以识别所述图像数据中工具的位置。

6.根据权利要求5所述的制造系统，还包括：

生成对应于所述图像数据中的所述工具的多个点。

7.根据权利要求1所述的制造系统，其中，所述机器学习模型是长短期记忆模型。

8.一种制造系统，包括：

一个或更多个处理站，每个处理站被配置为执行部件的多步骤制造过程中的至少一个步骤；

监测平台，所述监测平台被配置为监测所述部件在整个所述多步骤制造过程的进展；以及

控制模块，所述控制模块被配置为动态地调整所述多步骤制造过程的步骤的处理参数以实现所述部件的期望的最终质量度量，所述控制模块被配置为执行操作，所述操作包括：

在所述一个或更多个处理站中的第一处理站处识别对应于所述部件的位置信息；

基于对应于所述部件的所述位置信息确定存在不可逆误差；

基于所述确定，生成更新的指令集以校正所述不可逆误差，所述更新的指令集由下游处理站执行；

通过机器学习模型，基于所述更新的指令集预测所述部件的最终质量度量；以及

基于所预测的最终质量度量，将所述更新的指令集提供给所述下游处理站。

9.根据权利要求8所述的制造系统，其中，在所述部件的处理完成之前，不测量所述最终质量度量。

10.根据权利要求8所述的制造系统，其中，识别对应于所述部件的位置信息包括：

接收对应于所述部件的坐标的一组点。

11.根据权利要求10所述的制造系统，其中，基于对应于所述部件的所述位置信息确定存在所述不可逆误差包括：

将对应于所述部件的坐标的一组点与对应于规范部件的规范的一组点进行比较。

12.根据权利要求11所述的制造系统，其中，将对应于所述部件的坐标的一组点与对应于所述规范部件的规范的一组点进行比较包括：

生成所述一组点与所述规范的一组点之间的豪斯多夫距离。

13.根据权利要求8所述的制造系统，其中，生成所述更新的指令集以校正所述不可逆误差包括：

将随机梯度下降应用于在所述不可逆误差之前发生的一组动作。