影响因素识别方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及测试数据分析领域，尤其涉及一种影响因素识别方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.产品在生产加工封装完成之后，在量测机台测试后呈现出根据时间或外界环境参数逐渐偏离的特性表现。因量测机台和产品样本都是随时间和测量次数进行变化的因素，所以单纯固定不变的连续采样方式无法区分出量测机台或产品样本本身的影响因素。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对上述背景技术中的问题，提供一种影响因素识别方法、装置、计算机设备及存储介质，通过控制量测机台测试时间与不同组样品的测量次序错位的方式，并结合分组统计分析方法，根据不同组样品的测量结果，从而判定产品测量结果的影响因素。
4.为解决上述技术问题，本技术的第一方面提出一种影响因素识别方法，包括：
5.获取多个样品，并将多个所述样品随机分成预设等份的多组样品；
6.随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，所述测量数据包括测量结果、测量次数和测量时间，其中，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；
7.对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；
8.判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。
9.在其中一个实施例中，所述判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素，包括：
10.若在至少两组样品的测试次数相同时，至少两组样品的测量结果均随测试时间呈现规律性变化，则判定测量结果的影响因素为量测机台；
11.若在至少两组样品的测试时间相同时，至少两组样品的测量结果均随测试次数呈现规律性变化，则判定测量结果的影响因素为样品本身。
12.在其中一个实施例中，所述对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析，包括：
13.统计至少两组样品的测量数据，汇总得到分布变化图；所述分布变化图包括箱状图或散点图；
14.根据所述分布变化图分别以测量次数和测量时间进行分组分析。
15.在其中一个实施例中，所述测量数据还包括样品id，各所述样品均具有对应的样品id。
16.本技术的第二方面提出一种影响因素识别装置，包括：
17.多组样品获取模块，用于获取多个样品，并将多个所述样品随机分成预设等份的
多组样品；
18.测量模块，用于随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，所述测量数据包括测量结果、测量次数和测量时间，其中，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；
19.分组统计分析模块，用于对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；
20.判定模块，用于判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。
21.本技术的第三方面提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
22.本技术的第四方面提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
23.于上述实施例中提供的影响因素识别方法、装置、计算设备及存储介质中，将多个样品随机分成预设等份的多组样品，随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，且任意两组样品在同一测量时间时，任意两组样品的测量次数互不相同；将上述至少两组样品的测量数据进行分组统计分析，判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，从而确定至少两组样品测试结果的影响因素。本技术控制量测机台的测量样品的测量时间，设置至少两组样品的测量时间和测量次序错位不重叠方式，使得至少两组样品的影响因素分别显现，从而快速高效地判断出测试结果问题的根源。
24.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
25.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
26.图1为本技术一实施例中提供的一种影响因素识别方法的流程示意图；
27.图2为本技术一实施例中提供的一种影响因素识别方法的部分流程示意图；
28.图3为本技术另一实施例中提供的一种影响因素识别方法的部分流程示意图；
29.图4为本技术一实施例中提供的测量次数和测量时间的趋势图；
30.图5为本技术一实施例中提供的一种影响因素识别装置的结构示意图；
31.图6为本技术一实施例中提供的一种计算机设备的结构示意图。
32.附图标记说明：100-影响因素识别装置；10-多组样品获取模块，20-测量模块；30-分组统计分析模块；40-判定模块。
具体实施方式
33.为了便于理解本技术，下面将参照相关附图对本技术进行更全面的描述。附图中给出了本技术的较佳的实施例。但是，本技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文
所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本技术的公开内容的理解更加透彻全面。
34.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
35.在使用本文中描述的“包括”、“具有”、和“包含”的情况下，除非使用了明确的限定用语，例如“仅”、“由
……
组成”等，否则还可以添加另一部件。除非相反地提及，否则单数形式的术语可以包括复数形式，并不能理解为其数量为一个。
36.应当理解，尽管本文可以使用术语“第一”、“第二”等来描述各种元件，但是这些元件不应受这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件和另一个元件区分开。例如，在不脱离本技术的范围的情况下，第一元件可以被称为第二元件，并且类似地，第二元件可以被称为第一元件。
37.在本技术中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”等术语应做广义理解，例如，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
38.为了说明本技术上述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
39.惯性传感器在生产加工封装完成之后，在量测机台测试后呈现出根据时间或外界环境参数逐渐偏离的特性表现。惯性传感器内设置有可动的惯性感应单元，惯性感应单元具有压敏性，将量测机台内的压块压抵样品，以确保检测探针和样品之间的接触良好，但多次测试后，压块上的压力作用可能会损坏惯性感应单元。另外，量测机台本身因为接触不良、老化等问题也会对测试产生一定的影响。根据测试结果显示，量测机台和惯性传感器样品均随测量时间和测量次数进行变化，而现有技术，采用单纯的固定不变的连续采样方式得到的测试结果，无法区分出量测机台或传感器样品本身的影响。
40.因此，本技术提出一种影响因素识别方法，通过在量测机台上的测试时间和样品测量次序错位不重叠的方式，配合分组统计分析方法，观察不同组样品的趋势性变化，使得量测机台和样品本身两种影响因素分别显现，便于工程师观察，快速找出测试结果的影响根源。
41.需要说明的是，本实施例的影响因素识别方法和装置，不单可以应用于上述惯性传感器样品的生产测量场景中，还可以应用于其他需要验证识别样品测量结果场景中，不局限于惯性传感器样品场景。其他具有可动传感单元的传感器，例如，加速度计、陀螺仪等，也可以应用。
42.在本技术的一个实施例中提供的一种影响因素识别方法中，如图1所示，影响因素识别方法，包括如下步骤：
43.步骤s10：获取多个样品，并将多个样品随机分成预设等份的多组样品；
44.步骤s20：随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，测量数据包括测量结果、测量次数和测量时间，其中，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；
45.步骤s30：对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；
46.步骤s40：判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。
47.于上述实施例中提供的影响因素识别方法中，将多个样品随机分成预设等份的多组样品，随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，且任意两组样品在同一测量时间时，任意两组样品的测量次数互不相同；将上述至少两组样品的测量数据进行分组统计分析，判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，从而确定至少两组样品测试结果的影响因素。本技术控制量测机台的测量样品的测量时间，设置至少两组样品的测量时间和测量次序错位不重叠方式，使得至少两组样品的影响因素分别显现，从而快速高效地判断出测试结果问题的根源。
48.在一实施例中，在步骤s10中，样品包括但不限于惯性传感器、加速度计、陀螺仪等具有可动传感单元的传感器。在外界相关物理量发生变化时，可动传感单元的状态对应发生变化，例如，发生转动，从而实现对相关物理量的检测。每次测试时，量测机台的压块会抵压传感器，以确保接触良好，但可动传感单元属于压敏性器件，在多次测试后，由于压块的压力作用可能会造成可动传感单元的损坏。另外，量测机台本身因为接触不良、老化等问题也会对测试产生一定的影响。
49.需要说明的是，在步骤s10中获取的多个样品均来自在各制造环节，都属于同一个生产加工批次，避免样品出现其他交叉因素的影响，若样品有执行烧录操作，则要确保烧录的机器一致并保证获取到的多个样品均烧录完毕。此外，注意本技术中量测机台处于生产加工中途，从而避免量测机台处于刚变换位置或处于刚开机未稳定的状态，排除此类交叉因素造成的影响，提高本技术影响因素识别方法的精准度。
50.在本技术中，预设等份的多组样品，等份数量可以设为x份，即将多个样品分为x份，且每一组样品的数量均相同，即第一组样品、第二组样品、第三组样品至第x组样品的样品数量均完全相同。并且，每一组样品的选取均是随机的。为保证每一组样品的测量结果的准确性，每一组样品内的样品数量≥2。
51.在步骤s20中，测量数据还包括样品id，每一组样品内的每颗样品均具有对应的id值，即，样品和样品id具有一一对应关系。在每颗样品测量后，均记录样品id、测量时间、测量次数和样品的测量结果，使得每颗样品的测量时间、测量次数和测量结果与其id形成对应关系。
52.在步骤s20中，随机取至少两组样品，在量测机台上以预设周期进行错位测量，预设周期可以为固定间隔时间测量。固定间隔时间包括第一固定间隔时间和第二固定间隔时间。每一组样品起始测量后按照第一固定间隔时间依次测量，第n+1组样品相对第n组样品的起始测量时间间隔第二固定间隔时间后起始测量。第一固定间隔时间和第二固定间隔时间可以相同也可以不同。
53.例如，如下表所示，随机取三组样品，设为第一组样品、第二组样品以及第三组样品。第一组样品包括样品1、样品2和样品3，第二组样品包括样品6、样品7和样品8，第三组样品包括样品11、样品12和样品13。每一组样品起始测量后以第一固定间隔时间为2天依次测量，并且相邻两组样品中的后一组相对前一组的起始测量时间间隔第二固定间隔时间4天后起始测量。
[0054][0055]
如上表所示，将第一组样品、第二组样品和第三组样品按照上述固定间隔时间进行测量。3月1日第一组样品测量第一次，3月3日第一组样品测量第二次，固定间隔时间为2天，依次类推；在与第一组样品的起始测量时间间隔4天后第二组样品起始测量，3月5日第二组样品测量第一次，3月7日第二组样品测量第二次，固定间隔时间为2天，依次类推；在与第二组样品的起始测量时间间隔4天后第三组样品起始测量，3月9日第三组样品测量第一次，3月11日第三组样品测量第二次，固定间隔时间为2天，依次类推。
[0056]
如下表所示，记录每颗样品的测量次数和测量时间，其中，测量次数记为sn，测量时间记为tm，即，sn表示样品的测量次数，tm表示样品的测量时间，同时记录每一样品在不同测量次数和不同测量时间的测量结果。
[0057][0058]
通过错位测量的方式，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同，或者，在测量次数相同时，测量时间不同，例如，第一组样品和第二组样品在3月5日时，两组样品在同一天的测量次数不同，也使得第一组样品和第二组样品在测量次数相同时，两组样品不处于同一天测试，以区分两组样品的测量结果的差异化，将测量次数的影响和测量时间的影响分离开来。
[0059]
在一实施例中，如图2所示，步骤s30：对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析，包括如下步骤：
[0060]
步骤s31：统计至少两组样品的测量数据，汇总得到分布变化图；分布变化图包括箱状图或散点图；
[0061]
步骤s32：根据分布变化图分别以测量次数和测量时间进行分组分析。
[0062]
具体地，将至少两组样品以测量次数sn到测量时间tm进行统计，再将至少两组样品以测量时间tm到测量次数sn进行统计，从而分析数据。
[0063]
在一实施例中，如图3所示，步骤s40：判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素，包括：
[0064]
步骤s41：若在至少两组样品的测试次数相同时，至少两组样品的测量结果均随测试时间呈现规律性变化，则判定测量结果的影响因素为量测机台，则需要排查量测机台可能存在的问题，譬如，量测机台是否存在接触不良、老化等问题；
[0065]
步骤s42：若在至少两组样品的测试时间相同时，至少两组样品的测量结果均随测试次数呈现规律性变化，则判定测量结果的影响因素为样品本身。
[0066]
具体地，由于可动传感单元属于压敏性器件，多次测量后，量测机台上的压块可能损坏可动传感单元，造成多组具有可动传感单元的传感器样品在同一天测量时，即同一测试时间时，样品的测量结果随测量次数呈现规律性变化，从而识别出测量结果的影响因素为样品本身。
[0067]
请参考图4，图4中的左图可以看出在同一天时，不同组样品有的样品已经测量多次，而有的样品仅测量一次，从测试次数无法看出规律性变化，但从整体测量数据看，测量结果随着测量时间呈现规律性变化，且呈现上升趋势；图4中的右图可以看出，整体测量数据随测量次数呈现无规律变化，但在均为同一测量次数的样品组中，可发现测量结果随测量时间呈现规律性变化，具体为上升趋势，此种规律性变化说明与样品本身无关，与量测机台有关。
[0068]
作为示例，呈现的规律性变化可以为上升趋势、下降趋势或交叉趋势。
[0069]
在本技术的一个实施例中，如图5所示，还提供一种影响因素识别装置100，执行上述影响因素识别方法的步骤，影响因素识别装置100还包括多组样品获取模块10、测量模块20、分组统计分析模块30以及判定模块40。
[0070]
具体地，多组样品获取模块10用于获取多个样品，并将多个样品随机分成预设等份的多组样品；测量模块20用于随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，测量数据包括测量结果、测量次数和测量时间，其中，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；分组统计分析模块30用于对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；判定模块40用于判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。
[0071]
于上述实施例中提供的影响因素识别装置中，通过设置多组样品获取模块10将多个样品随机分成预设等份的多组样品；并通过设置的测量模块20随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，且任意两组样品在同一测量时间时，任意两组样品的测量次数互不相同；分组统计分析模块30将上述至少两组样品的测量数据进行分组统计分析，最终判定模块40判断至少两组样品的测量结果是
否呈现规律性变化，从而确定至少两组样品测试结果的影响因素。本技术控制量测机台的测量样品的测量时间，设置至少两组样品的测量时间和测量次序错位不重叠方式，使得至少两组样品的影响因素分别显现，从而快速高效地判断出测试结果问题的根源。
[0072]
在本技术一实施例中，还提供一种计算机设备，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述影响因素识别方法的步骤。
[0073]
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0074]
在本技术一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述影响因素识别方法的步骤。
[0075]
关于上述实施例中的影响因素识别方法的具体限定可以参见上文中对于影响因素识别方法的限定，在此不再赘述。
[0076]
应该理解的是，除非本文中有明确的说明，所述的步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，所述的步骤的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也并不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0077]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。
[0078]
请注意，上述实施例仅出于说明性目的而不意味对本发明的限制。
[0079]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0080]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0081]
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种影响因素识别方法，其特征在于，包括：获取多个样品，并将多个所述样品随机分成预设等份的多组样品；随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，所述测量数据包括测量结果、测量次数和测量时间，其中，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。2.根据权利要求1所述的影响因素识别方法，其特征在于，所述判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素，包括：若在至少两组样品的测试次数相同时，至少两组样品的测量结果均随测试时间呈现规律性变化，则判定测量结果的影响因素为量测机台；若在至少两组样品的测试时间相同时，至少两组样品的测量结果均随测试次数呈现规律性变化，则判定测量结果的影响因素为样品本身。3.根据权利要求1或2所述的影响因素识别方法，其特征在于，所述对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析，包括：统计至少两组样品的测量数据，汇总得到分布变化图；所述分布变化图包括箱状图或散点图；根据所述分布变化图分别以测量次数和测量时间进行分组分析。4.根据权利要求1或2所述的影响因素识别方法，其特征在于，所述测量数据还包括样品id，各所述样品均具有对应的样品id。5.一种影响因素识别装置，其特征在于，包括：多组样品获取模块，用于获取多个样品，并将多个所述样品随机分成预设等份的多组样品；测量模块，用于随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，所述测量数据包括测量结果、测量次数和测量时间，其中，任意两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；分组统计分析模块，用于对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；判定模块，用于判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。7.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种影响因素识别方法、装置、计算机设备及存储介质，影响因素识别方法包括：获取多个样品，并将多个样品随机分成预设等份的多组样品；随机取至少两组样品，并使用量测机台以预设周期进行错位测量，得到至少两组样品的测量数据，其中，至少两组样品在同一测量时间时，测量次数互不相同；对至少两组样品的测量数据进行分组统计分析；判断至少两组样品的测量结果是否呈现规律性变化，以确定测试结果的影响因素。本申请控制量测机台的测量样品的测量时间，设置至少两组样品的测量时间和测量次序错位不重叠方式，使得至少两组样品的影响因素分别显现，从而快速高效地判断出测试结果问题根源问题。测试结果问题根源问题。测试结果问题根源问题。


技术研发人员：王丽高 庞海舟 潘建峰
受保护的技术使用者：上海矽睿科技股份有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/9/14