[发明专利]轮毂缺陷成因预测方法、电子装置、装置及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种提出的一种轮毂缺陷成因预测方法、电子装置、装置及可读存储介质，方法包括步骤：接收缺陷描述信息，并对缺陷描述信息进行数据处理操作，得到缺陷描述信息对应的缺陷特征数据；获取历史缺陷文本库，并根据历史缺陷文本库中与缺陷特征数据对应的信息生成相关文本库；对相关文本库中的数据进行统计，生成记录数据；根据记录数据确定缺陷描述信息对应的缺陷成因。通过在历史缺陷文本库中匹配与缺陷特征数据对应的信息，并生成相关文本库，从而得到包含与缺陷特征数据相关的历史数据的相关文本库，可以根据相关文本库中的历史数据推测缺陷成因，极大地提高了缺陷成因的判断效率，同时提高了准确率。

技术领域

本申请涉及产品检测领域，尤其涉及一种轮毂缺陷成因预测方法、电子装置、装置及可读存储介质。

背景技术

在轮毂的生产过程中，设备和操作技术均会影响轮毂的质量，处理不当时，可能使轮毂产生缺陷，如夹渣、裂纹、气孔、缩孔、缩松等，这些缺陷可能会对汽车行驶带来安全隐患。现有技术中，多采用人工的方式对缺陷成因进行分析，然而，这种的方式不仅效率低，同时分析结果的准确率也不高。

发明内容

本申请提供了一种轮毂缺陷成因预测方法、电子装置、装置及可读存储介质，旨在解决现有技术中缺陷成因分析效率低，准确率低的技术问题。

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种轮毂缺陷成因预测方法，所述方法包括步骤：

接收缺陷描述信息，并对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据；

获取历史缺陷文本库，并根据所述历史缺陷文本库中与所述缺陷特征数据对应的信息生成相关文本库，其中，所述历史缺陷文本库包括缺陷特征数据与缺陷成因的对应关系；

对所述相关文本库中的数据进行统计，生成记录数据；

根据所述记录数据确定所述缺陷描述信息对应的缺陷成因。

可选地，所述对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据的步骤包括：

对所述缺陷描述信息进行分词操作，得到所述缺陷描述信息对应的特征词；

根据所述特征词得到所述缺陷特征数据。

可选地，所述根据所述特征词得到所述缺陷特征数据的步骤包括：

获取各所述特征词分别在所述缺陷描述信息中出现的特征次数；

针对每个所述特征词，根据所述特征词与对应的所述特征次数计算各所述特征词在所述缺陷描述信息中的特征值；

基于所述特征值生成所述缺陷描述信息对应的特征向量，其中，所述缺陷特征数据包括所述特征向量。

可选地，所述对所述缺陷描述信息进行数据处理操作，得到所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据的步骤之后包括：

判断所述缺陷描述信息的数量为一个或多个；

若所述缺陷描述信息的数量为多个，则获取各所述缺陷描述信息对应的缺陷特征数据，并对各所述缺陷特征数据进行聚类操作；

将聚类操作后得到的各聚类数据作为新的缺陷特征数据。

可选地，所述对各所述缺陷特征数据进行聚类操作的步骤包括：

获取各所述缺陷特征数据对应的特征向量；

分别计算任意两个所述特征向量之间的相似度；

根据所述相似度对各所述缺陷特征数据进行聚类操作。

可选地，所述对所述相关文本库中的数据进行统计，生成记录数据的步骤包括：

针对每个缺陷成因，统计所述相关文本库中在预设时间内出现各缺陷现象的缺陷次数；

针对每个缺陷成因，计算各所述缺陷现象的缺陷占比，其中：所述记录数据包括所述缺陷次数以及所述缺陷占比。