一种基于二元密度聚类的产品归类分析方法

1.本发明涉及一种产品归类算法，尤其涉及一种基于二元密度聚类的产品归类分析方法。


背景技术：

2.在现有技术中，工业生产线的自动化程度受到越来越多的重视，而大量的生产数据并不能得到有效的分析使用，如现有的产品识别技术，主要存在基于标签和机器视觉两种技术，其中标签技术包括条形码识别和rfid电子标签技术，rfid电子标签技术由于成本等问题，并未广泛普及，而机器视觉技术无需对产品添加额外标签，依据产品包装外观，对产品进行识别，适合包装外观纹理丰富的产品，然而其检测是实时检测，对外界光照变化和形状形变敏感，并不利于使用小成本小计算开销的方式进行产品归类分析。


技术实现要素：

3.本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于二元密度聚类的产品归类分析方法。可对同一生产线上由传感器记录的所有产品的时间序列进行处理、聚类分析、规整操作，得到该条生产线上出现过的产品种类数量与每种产品的总量。
4.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于二元密度聚类的产品归类分析方法，包括以下步骤：s1：通过传感器记录生产线上全部产品的波形，得到初始产品波形数据集；s2：对所述初始产品波形数据集执行预处理操作，得到待分析的产品波形数据集，并进行调制间隔，在一维待分析的产品波形数据集中，以单波作为划分条件，将每个产品对应的单波分别存储在一维数组中，得到由每个产品的单波对应的一维数组组成的多维数组；s3：将所述多维数组中每个单波根据波强度进行密度聚类分析，得到单波强度编码数组，对单波强度编码数组执行动态时间规整操作；s4：将所述多维数组中每个单波根据波各强度的持续时间进行统计计数，得到单波持续时间数组，对单波持续时间数组执行动态时间规整操作；s5：将单波时间相似度、强度相似度分别与相似度阈值进行比较归类，统计波形的种类个数与同一波形下波的总量。
5.其中，所述步骤s2具体包括：s21：所述初始产品波形数据集预处理操作，包括清除数据集中的空字符与无用的标签，得到所述待分析的产品波形数据集；s22：统计所述待分析的产品波形数据集中的数据最小值，将此最小值向下取整得到最小值整数，该整数作为调制间隔的标准值；s23：将所述待分析的产品波形数据集中所有小于该标准值的数据值均用标准值进行替换，完成调制间隔操作；
s24：在完成调制间隔后的所述待分析的产品波形数据集中，被间隔开的数据即为一个单波，以单波作为划分条件，将每个产品对应的单波分别存储在一维数组中，得到由每个产品的单波对应的一维数组组成的所述多维数组。
6.其中，所述步骤s3具体包括：s31：对单波强度对应值进行具有噪声的密度聚类，设定密度聚类的半径值、聚类阈值；s32：将单波强度的对应值与设定的聚类阈值进行比较，小于聚类阈值的编码值为0，大于聚类阈值的编码值为1，使每个单波得到单波强度编码数组；s33：将单波强度编码数组中第一个数组依次与其他数组进行动态时间规整操作，利用动态时间规整的弹性度量方法把较短的时间序列进行延伸操作，在对齐过程中计算两时间序列的相似度；s34：每个单波均执行以上操作，以得到各个单波之间的波强度相似度值，若某数组与第一个数组的相似度小于设定值，则被归为一类，为该数组标记其在产品波形的多维数组中的索引。
7.其中，所述步骤s4具体包括：s41：将所述多维数组中每个单波的不同强度持续时间进行统计计数，得到单波持续时间数组；s42：将所述单波持续时间数组中第一个数组依次与其他数组进行动态时间规整操作，计算两个时间序列的相似度值；s43：每个单波均执行以上操作，以得到各个单波之间的时间相似度值。
8.其中，所述步骤s5具体包括：s5：设定相似度阈值，取第一个单波作为目标单波，依次获得其余单波与目标单波的强度相似度、时间相似度值，若当前波与目标单波的强度相似度值与时间相似度值均小于相似度阈值，则该波与目标单波为一类，标记该波在原多维数组中的索引；s52：对每个单波均执行上述操作，即可完成所有单波的类别划分，单波的类别个数即是产品的种类个数；s53：循环统计每个单波类别下的索引量，某单波类别下的索引量即是该类产品的总量。
9.实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明可对一条生产线上全部产品进行统一分析，可识别该生产线上产品的种类数量，并可精确分析得到每一类产品的产品总量。
附图说明
10.图1是本发明方法的流程示意图。
具体实施方式
11.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
12.如图1所示，本发明实施例在于提出了一种二元密度聚类的产品归类分析方法，该方法可对同一生产线上由传感器记录的所有产品的时间序列进行处理、聚类分析、规整操
作，得到该条生产线上出现过的产品种类数量与每种产品的总量。该方法具体包括以下步骤：步骤一：利用电信号传感器，通过检测数控机床加工过程中的电信号，进而记录某条生产线上全部产品的波形，得到初始产品波形数据集。电信号传感器主要是电流、电压传感器，获取基于这些传感器二次加工形成的电信号的时序数据形成上述初始产品波形数据集。
13.步骤二：对初始产品波形数据集执行预处理操作，得到待分析的产品波形数据集。为待分析的产品波形数据集调制间隔，实现单波划分。
14.步骤三：将多维数组中每个单波根据波强度进行密度聚类分析，得到单波强度编码数组，对单波强度编码数组执行动态时间规整操作。
15.步骤四：将多维数组中每个单波根据各波强度的持续时间进行统计计数，得到单波持续时间数组，对单波持续时间数组执行动态时间规整操作。
16.步骤五：将单波时间相似度、强度相似度分别与相似度阈值进行比较归类。统计波形的种类个数与同一波形下波的总量。
17.进一步地，步骤二包括以下步骤：步骤1：初始产品波形数据集预处理操作，包括清除数据集中的空字符与无用的标签，得到待分析的产品波形数据集。
18.步骤2：统计待分析的产品波形数据集中的数据最小值，将此最小值向下取整得到最小值整数，该整数作为调制间隔的标准值。
19.步骤3：将待分析的产品波形数据集中所有小于该标准值的数据值均用标准值进行替换，完成调制间隔操作。
20.步骤4：在完成调制间隔后的待分析的产品波形数据集中，被间隔开的数据即为一个单波，以单波作为划分条件，将每个产品对应的单波分别存储在一维数组中，得到由每个产品的单波对应的一维数组组成的多维数组。
21.进一步地，步骤三包括以下步骤：步骤1：单波强度对应值进行具有噪声的密度聚类，设定密度聚类的半径值、聚类阈值。
22.步骤2：将单波强度的对应值与设定的聚类阈值进行比较，小于聚类阈值的编码值为0，大于聚类阈值的编码值为1。每个单波得到单波强度编码数组步骤3：将单波强度编码数组中第一个数组依次与其他数组进行动态时间规整操作，利用动态时间规整的弹性度量方法把较短的时间序列进行延伸操作，在对齐过程中计算两时间序列的相似度。
23.步骤4：每个单波均执行以上操作，以得到各个单波之间的波强度相似度值。若某数组与第一个数组的相似度小于，则被归为一类，为该数组标记其在产品波形的多维数组中的索引。
24.进一步地，步骤四包括以下步骤：步骤1：将多维数组中每个单波的不同强度持续时间进行统计计数，得到单波持续时间数组。
25.步骤2：将单波持续时间数组中第一个数组依次与其他数组进行动态时间规整操
作，计算两个时间序列的相似度值。
26.步骤3：每个单波均执行以上操作，以得到各个单波之间的时间相似度值。
27.进一步地，步骤五包括以下步骤：步骤1：设定相似度阈值，取第一个单波作为目标单波，依次获得其余单波与目标单波的强度相似度、时间相似度值，若某波与目标单波的强度相似度值与时间相似度值均小于相似度阈值，则该波与目标单波为一类，标记该波在原多维数组中的索引。
28.步骤2：对每个单波均执行上述操作，即可完成所有单波的类别划分，单波的类别个数即是产品的种类个数。
29.步骤3：循环统计每个单波类别下的索引量，某单波类别下的索引量即是该类产品的总量。
30.以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。