混合过程终点检测的制作方法

1.本技术涉及，混合过程；更具体地，涉及混合过程终点检测。


背景技术：

2.混合过程(例如，与制造药物产品相关联的混合过程)可以涉及一个或多个状态过渡，例如从不稳定状态(例如，混合物的性质随时间变化的混合的非均匀状态)到稳定状态(例如，混合物的性质随时间保持基本恒定的混合的均匀状态)的过渡(transition)。例如，混合过程可以涉及混合物的光谱特性从不稳定状态(例如，在混合过程开始时)到稳定状态(例如，指示混合过程完成)的过渡。


技术实现要素：

3.本文描述的一些实施方式涉及一种方法。该方法可以包括由设备接收与混合过程相关联的光谱数据。该方法可以包括由设备基于光谱数据识别伪稳定状态终点，该伪稳定状态终点指示与混合过程相关联的伪稳定状态的结束。该方法可以包括由设备基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块。该方法可以包括由设备生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号。该方法可以包括由设备基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号。该方法可以包括由设备基于统计检测信号确定混合过程是否已经达到稳定状态。
4.本文描述的一些实施方式涉及一种设备。该设备可以包括一个或多个存储器以及耦合到一个或多个存储器的一个或多个处理器。该设备可以被配置为接收与混合过程相关联的光谱数据。该设备可以被配置为基于光谱数据识别伪稳定状态终点，该伪稳定状态终点指示与混合过程相关联的伪稳定状态的结束。该设备可以被配置为基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块。该设备可以被配置为生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号。该设备可以被配置为基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号。该设备可以被配置为基于统计检测信号来确定混合过程是否已经达到稳定状态。
5.本文描述的一些实施方式涉及存储用于设备的指令集的非暂时性计算机可读介质。当由设备的一个或多个处理器运行时，该指令集可以使设备接收与混合过程相关联的光谱数据。当由设备的一个或多个处理器运行时，该指令集可以使设备基于光谱数据识别伪稳定状态终点，该伪稳定状态终点指示与混合过程相关联的伪稳定状态的终点。当由设备的一个或多个处理器运行时，该指令集可以使设备基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块。当由设备的一个或多个处理器运行时，该指令集可以使设备生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号。当由设备的一个或多个处理器运行时，该指令集可以使设备基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号。当由设备的一个或多个处理器运行时，该指令集可以使设备基于统计检测信号来确定混合过程是否已经达到稳定状态。
附图说明
6.图1a-图1h是与如本文所述的混合过程终点检测的示例实施方式相关联的图。
7.图2是其中可以实施本文描述的系统和/或方法的示例环境的图。
8.图3是图2的一个或多个设备的示例组件的图。
9.图4是如本文所述的与混合过程终点检测相关的示例过程的流程图。
具体实施方式
10.示例实施方式的以下详细描述参考了附图。不同附图中的相同附图标记可以标识相同或相似的元素。以下描述以光谱仪(spectrometer)为例。然而，本文描述的技术、原理、程序和方法可以用于任何传感器，包括但不限于其他光学传感器和光谱传感器。
11.应监控由混合过程(例如，与制造药物产品相关的混合过程)产生的化合物的混合均匀性(homogeneity)(有时称为混合一致性(uniformity))，以确保混合过程的质量和性能。获得可接受的混合物均匀性可以使例如该化合物在后面的过程步骤中被有效利用或提供给消费者。相反，混合均匀性差会导致化合物无法使用或被拒绝，这意味着专用于混合过程的资源将被浪费。
12.如上所述，混合过程可以包括其中混合物的光谱性质从不稳定状态(例如，混合物的性质随时间变化的不均匀状态)到稳定状态(例如，混合物的性质随时间保持基本恒定的均匀状态)的过渡，稳定状态表示已经实现混合。因此，基于混合物的光谱特性的稳定状态的准确和可靠检测既可以提高混合过程的性能(例如，通过确保充分的混合)又可以提高混合过程的效率(例如，通过使混合过程能够在实现混合后立即结束)。
13.一种基于光谱特性检测混合过程的终点的传统技术是使用移动f-测试。根据这种传统技术，评估在混合过程期间收集的两个近红外(nir)光谱块之间的差异，以确定何时达到稳定状态，并且因此确定何时达到混合过程的终点。然而，传统技术不能提供鲁棒的终点检测，并且经常过早地检测到终点(即，在混合过程实际达到稳定状态之前检测到终点)。用于检测混合过程的终点的其他传统技术可以使用另一种类型的移动的块的分析，例如移动的块的标准偏差、移动的块的相对标准偏差或移动的块的均值。然而，这些其他类型的移动的块的分析依赖于历史光谱数据来设置检测稳定状态的阈值。此外，这些其他类型的移动的块的分析也可能过早地检测到终点(例如，类似于移动f-测试)。由于这些问题，传统技术可能不可靠(例如，由于早的终点检测)和/或不期望的复杂(例如，由于对历史数据的依赖)。
14.本文描述的一些实施方式包括提供混合过程的终点的改进检测的技术和装置。在一些实施方式中，设备可以接收与混合过程相关联的光谱数据。设备可以基于光谱数据识别伪稳定状态终点，以及可以基于伪稳定状态终点从光谱数据识别参考块和测试块。设备可以生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号，然后基于原始检测信号生成统计检测信号。设备然后可以基于统计检测信号来确定混合过程是否已经达到稳定状态。在一些实施方式中，本文所述的技术和装置基于在混合过程期间收集的光谱数据(例如，不依赖于历史光谱数据)提供鲁棒的终点检测。下面提供了更多详细信息。
15.图1a-图1h是如本文所述的与混合过程终点检测相关联的图。图1a和图1b是示出混合过程终点检测的示例实施方式100的图。如图1a和图1b所示，示例实施方式100包括光
谱仪210、检测设备220和用户设备230。
16.如图1a中的附图标记102所示，检测设备220可以接收与混合过程相关联的光谱数据。例如，如图所示，光谱仪210可以在混合过程执行期间的给定时间测量光谱数据，并且可以将光谱数据提供给检测设备220。在一些实施方式中，光谱数据包括在混合过程执行期间由光谱仪210测量的光谱(例如，多元时间序列数据，例如nir光谱)。
17.在一些实施方式中，检测设备220可以在混合过程期间实时或接近实时地接收光谱数据。例如，检测设备220可以相对于光谱仪210在混合过程期间获得光谱数据实时或接近实时地接收光谱仪210在混合过程执行期间测量的光谱数据。在一些实施方式中，检测设备220可以基于光谱数据确定是否已经达到混合过程的终点，如本文所述。
18.在一些实施方式中，如附图标记104所示，检测设备220可以基于光谱数据识别伪稳定状态终点。伪稳定状态是非稳定状态和稳定状态之间的混合过程的状态。换句话说，伪稳定状态是非稳定状态和稳定状态之间的过渡(或元)状态。而在伪稳定状态时，混合过程既不处于非稳定状态，也不处于稳定状态。伪稳定状态终点是指示伪稳定状态的结束的时间点。在一些实施方式中，检测设备220识别伪稳定状态终点，使得为了识别混合过程终点的目的，可以忽略对应于混合过程的非稳定状态的光谱数据，从而减少或消除由对应于混合过程的非稳定状态的光谱数据产生的噪声，并进而提高混合过程终点检测的可靠性。
19.在一些实施方式中，检测设备220可以基于伪稳定状态终点来识别接合点(junction point)。接合点是混合过程从非稳定状态过渡到伪稳定状态的时间点。也就是说，接合点是伪稳定状态开始的时间点(例如，混合过程进入伪稳定状态的时间点)。在一些实施方式中，检测设备220可以识别接合点，以使能够可视化混合过程的演进。例如，检测设备220可以利用接合点来提供混合过程的可视化，这使用户(例如，用户设备230的用户)能够查看混合过程的演进历史(例如，用于实时或接近实时地监控混合过程、用于执行混合过程的运行后诊断、用于设置与混合过程相关联的参数等)。
20.在一些实施方式中，与识别伪稳定状态终点(和接合点)相关联，检测设备220可以执行光谱数据的双块的滚动f-测试。例如，在一些实施方式中，检测设备220可以通过计算混合过程中的第一时间点来识别伪稳定状态终点，在该第一时间点，p值(例如，在假设零(null)假设正确的情况下，获得至少与观察结果一样极端的结果的概率)满足(例如，大于或等于)p值阈值。因此，在一些实施方式中，检测设备220计算光谱数据的移动的双块之间的p值，使得检测设备220计算混合过程的时间步上的p值。检测设备220然后将伪稳定状态终点识别为p值满足p值阈值的时间点(例如，第一时间点)。在一些实施方式中，p值阈值可以是用户可选择或可配置的(例如，以确保实现期望的鲁棒性)。p值阈值可以是例如0.01、0.02、0.05或另一个合适的值。
21.在一些实施方式中，检测设备220可以基于光谱数据和伪稳定状态终点来识别接合点。例如，在一些实施方式中，当使用p值时，检测设备220可以通过(1)识别在时间步范围内出现最小p值的时间点(例如，混合过程的第一时间步和伪稳定状态终点之间的时间步范围)，以及(2)从识别的时间点减去块大小(例如，以时间步表示的移动的双块的大小)，来识别接合点。
22.图1c是示出与基于使用光谱数据的双块的滚动f-测试计算的p值来识别伪稳定状态终点和接合点相关联的示例的图。在图1c中，p值(显示在以10为底的对数的y轴上)由检
测装置220在混合过程的时间步上计算(在x轴上示出移动的双块的末端的时间点)。如图1c所示，移动的双块最初彼此明显不同，这引起较小的p值。然而，随着混合过程的继续，移动的双块之间的差异减小，这意味着p值随着时间而增加。在图1c所示的示例中，p值大于p值阈值的第一时间步是时间步43。因此，在该示例中，检测设备220将伪稳定状态终点识别为时间步43。值得注意的是，上述用于终点检测的传统技术可能将时间步43识别为混合过程处于稳定状态的时间点。此外，在图1c中，最小p值在时间步30，块大小为15，这意味着接合点被识别为时间步15。在一些实施方式中，基于最小p值来确定接合点，因为当混合过程从不稳定状态过渡到伪稳定状态时，最小p值在移动的双块之间的接合处，移动的块中的一个处于不稳定状态，而另一个移动的块处于伪稳定状态，因此，移动的双块应该具有最小p值。
23.在一些实施方式中，检测设备220可以使用f值和f值阈值来识别伪稳定状态终点和(可选地)接合点(例如，除了使用p值之外，或者不是使用p值)。例如，在一些实施方式中，检测设备220可以通过计算混合过程中的第一时间点来识别伪稳定状态终点，在该第一时间点，f值(例如，使用回归分析计算的、确定两个群体之间的均值是否显著不同的值)满足(例如，小于)f值阈值。因此，在一些实施方式中，检测设备220计算移动的双块之间的f值，使得检测设备220计算混合过程的时间步上的f值，并将伪稳定状态终点识别为f值满足f值阈值的时间点。在一些实施方式中，可以客观地生成与识别伪稳定状态终点相关联使用的f值阈值(例如，而不是用户可选择或可配置)。
24.在一些实施方式中，当使用f值时，检测设备220可以通过(1)识别在时间步范围内出现最大f值的时间点(例如，混合过程的第一时间步和伪稳定状态终点之间的时间步范围)，以及(2)从识别的时间点减去块大小(例如，以时间步表示的移动的双块的大小)，来识别接合点。在该示例中，检测设备220通过以下方式识别接合点：(1)识别在时间步范围内出现最大f值的时间点(例如，混合过程的第一时间步和伪稳定状态终点之间的时间步范围)，以及(2)从识别的时间点减去块大小。
25.图1d是示出与基于使用f值的光谱数据的双块的滚动f测试来识别伪稳定状态终点相关联的示例的图。在图1d中，f值(在y轴上示出)由检测设备220在混合过程的时间步上计算(在x轴上示出与混合过程相关联的转数(revolution))。如图1d所示，移动的双块最初彼此明显不同，这引起较大的f值。然而，随着混合过程的继续，移动的双块之间的差异减小，这意味着f值随着时间而减小。在图1d所示的示例中，f值小于f值阈值(例如，图1d中的2.5)的第一时间步是时间步42。因此，在该示例中，检测设备220将伪稳定状态终点识别为时间步42。在图1d中，最大f值在时间步30，块大小为15，这意味着接合点被标识为时间步15。
26.在一些实施方式中，检测设备220可以被配置为通过检测设备220结合识别伪稳定状态终点和接合点来使用p值和f值。在这种情况下，检测设备220可以使用p值识别第一伪稳定状态终点和第一接合点，并且可以使用f值识别第二伪稳定状态终点和第二接合点。这里，检测设备220可以将用于进一步数据处理的伪稳定状态终点识别为第一和第二伪稳定状态终点中的最新时间点(例如，最保守的(conservative))，并且类似地，可以将用于进一步数据处理的接合点识别为第一和第二接合点中的最新时间点。这样，可以提高终点检测的可靠性和鲁棒性。
27.在一些实施方式中，检测设备220可以对移动的双块内的光谱数据的整个光谱执
行与识别伪稳定状态终点相关联的滚动f-测试。例如，检测设备220可以对移动的双块内的光谱数据执行自动缩放或另一种类型的预处理，并且可以使用移动的双块内的光谱数据的预处理的整个光谱来执行滚动f-测试。值得注意的是，在整个频谱上执行滚动f-测试在某些情况下可以降低由检测设备220执行的计算的复杂性。
28.附加地或替代地，检测设备220可以使用基于光谱数据生成的主成分分析(pca)模型来执行滚动f-测试。例如，在一些实施方式中，检测设备220可以对移动的双块内的光谱数据执行pca降维，以识别与移动的双块内的光谱数据相关联的主成分的集合(例如，两个主成分、三个主成分、四个主成分等)。检测设备220然后可以(动态地)基于所识别的主成分生成pca模型，并且可以使用pca模型计算与移动的双块相关联的pca分数。检测设备220然后可以基于使用pca模型计算的pca分数来执行滚动f-测试。
29.附加地或替代地，检测设备220可以使用基于历史光谱数据(例如，与先前执行的混合过程的迭代相关联的光谱数据)生成的pca模型来执行滚动f-测试。例如，在一些实施方式中，检测设备220可以对历史光谱数据执行pca降维，以识别与历史光谱数据相关联的主成分的集合(例如，两个主成分、三个主成分、四个主成分等)。检测设备220然后可以基于所识别的主成分生成历史pca模型。这里，检测设备220可以使用历史模型来计算与光谱数据的移动的双块相关联的pca分数。检测设备220然后可以基于使用历史pca模型计算的pca分数来执行滚动f-测试。值得注意的是，使用历史光谱数据或历史pca模型不是必须的，但其可以用于提高终点检测的可靠性和鲁棒性。在一些实施方式中，检测设备220可以对光谱数据(即，与混合过程的当前迭代相关联的光谱数据)或历史光谱数据执行pca降维，然后可以使用特定主成分(例如，pc1、pc2等)在光谱数据的测试块和参考块之间执行f-测试。在一些实施方式中，可以使用特定的主成分来执行移动f-测试。以这种方式，由于特定的主成分将对应于特定的化学信息，所以分析可以更具化学特性。
30.回到图1a，如附图标记106所示，检测设备220可以基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块。参考块(也称为参考单块)是从伪稳定状态终点或其附近开始的光谱数据的块。例如，参考块可以包括从对应于伪稳定状态终点的时间点开始的特定数量的时间步(例如，30个时间步)或块大小(例如，两个块大小)的光谱。在一些实施方式中，当检测设备220在混合过程期间接收附加光谱数据时，参考块保持固定(例如，不移动)。
31.测试块是光谱数据的、可以与和确定混合过程是否已经达到稳定状态相关联的参考块进行比较的块。在一些实施方式中，测试块(也称为测试单块)基于新接收的光谱数据动态移动。例如，第一测试块可以包括从对应于伪稳定状态终点的时间点开始的特定数量的时间步(例如，15个时间步)或块大小(例如，一个块大小)的光谱。在该示例中，第二测试块(例如，用于生成与测试块相关联的原始检测信号的另一迭代)可以被更新以包括特定数量的时间步(例如，15个时间步)或块大小(例如，一个块大小)的光谱，特定数量的时间步或块大小从对应于在对应于伪稳定状态终点的时间点之后的时间点的时间点(例如，第一测试块的终点、第一测试块的中点、比伪稳定状态终点晚一步或多步的时间点等)开始。这样，测试块可以随着时间动态地移动(例如，与参考块相比，参考块可以保持静止)。在一些实施方式中，静态参考块和动态测试块形成所谓的伪移动的块(pmb)架构。
32.如附图标记108所示，检测设备220可以生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号。与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始
检测信号是检测设备220基于其生成用于确定混合过程是否已经达到终点(例如，混合过程是否处于稳定状态)的统计检测信号的信号。
33.在一些实施方式中，检测设备220通过计算与光谱数据的块(例如，参考块或测试块)相关联的行进空间体积(travel space volume，tsv)来生成原始检测信号(例如，与参考块相关联的原始检测信号和/或与测试块相关联的原始检测信号)。tsv是在对应于块的时间帧内由多变量时间序列光谱数据扫描的超维体积(hyperdimensional volume)，其中由块覆盖的时间步的数量定义了块大小。因此，参考块的tsv可以是由对应于参考块的光谱数据(例如，从伪稳定状态结束起30个时间步的光谱)扫描的超维体积，测试块的tsv可以是由对应于测试块的光谱数据(例如，移动的测试块的15个时间步的光谱)扫描的超维体积。在一些实施方式中，检测设备220可以通过计算块内扫描空间的凸包的体积来计算tsv。附加地或替代地，检测设备220可以通过计算超维椭球体(例如，基于霍特林t2分布的多元置信椭球体)的体积来计算tsv。附加地或替代地，检测设备220可以通过计算对应于块的光谱数据的每个主成分的标准偏差的乘积来计算tsv(例如，当检测设备220被配置为执行pca降维时)。附加地或替代地，检测设备220可以通过计算对应于块的光谱数据的每个波长的标准偏差的乘积来计算tsv(例如，当检测设备220被配置为使用光谱数据的整个光谱时)。
34.附加地或替代地，检测设备220通过计算与光谱数据的块(例如，参考块或测试块)相关联的单块标准偏差(ibsd)来生成原始检测信号(例如，与参考块相关联的原始检测信号和/或与测试块相关联的原始检测信号)。因此，参考块的ibsd可以是与对应于参考块的光谱数据相关联的ibsd，测试块的ibsd可以是与对应于测试块的光谱数据相关联的ibsd。在一些实施方式中，检测设备220可以通过计算对应于块的光谱数据的每个主成分的标准偏差的平方和来计算ibsd(例如，当检测设备220被配置为执行pca降维时)。附加地或替代地，检测设备220可以通过计算对应于该块的光谱数据的每个波长的标准偏差的平方和来计算ibsd(例如，当检测设备220被配置为使用光谱数据的整个光谱时)。
35.如图1b中的附图标记110所示，检测设备220可以基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号。统计检测信号是检测设备220可以基于其确定混合过程是否已经达到稳定状态的信号。
36.在一些实施方式中，与生成统计检测信号相关联，检测设备220可以使用与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号在参考块和测试块之间执行滚动f-测试。例如，在一些实施方式中，检测设备220计算参考块和测试块之间的p值，使得检测设备220在整个混合过程中计算p值。这里，统计检测信号由检测装置220在整个混合过程中计算的p值表示。作为另一个示例，在一些实施方式中，检测设备220计算参考块和测试块之间的f值，使得检测设备220在整个混合过程中计算f值。这里，统计检测信号由检测装置220在整个混合过程中计算的f值表示。在一些实施方式中，统计检测信号(例如，而不是原始检测信号)用于提高终点检测过程的鲁棒性。
37.如附图标记112所示，检测设备220可以基于统计检测信号来确定混合过程是否已经达到稳定状态。例如，检测设备220可以确定统计检测信号(例如，p值、f值等)是否满足与稳定状态阈值相关联的条件。作为特定示例，如果统计检测信号是p值信号，则检测设备220可以确定统计检测信号的值是否小于或等于p值稳定状态阈值。这里，如果检测设备220确定统计检测信号的值大于p值稳定状态阈值，则检测设备220可以确定混合过程没有达到稳
定状态。相反，如果检测设备220确定统计检测信号的值小于或等于p值稳定状态阈值，则检测设备220可以确定混合过程已经达到稳定状态。作为另一示例，如果统计检测信号是f值信号，则检测设备220可以确定统计检测信号的值是否大于或等于f值稳定状态阈值。这里，如果检测装置220确定统计检测信号的值小于f值稳定状态阈值，则检测装置220可以确定混合过程没有达到稳定状态。相反，如果检测设备220确定统计检测信号的值大于或等于f值稳定状态阈值，则检测设备220可以确定混合过程已经达到稳定状态。
38.在一些实施方式中，与稳定状态阈值相关联的条件可能需要统计检测信号的特定数量的连续值来满足稳定状态阈值(例如，以提高终点检测的鲁棒性和可靠性)。例如，该条件可以要求统计检测信号的七个连续值满足稳定状态阈值(例如，七个连续p值小于或等于p值稳定状态阈值，七个连续f值大于或等于p值稳定状态阈值，六个连续p值小于或等于p值稳定状态阈值，六个连续f值大于或等于p值稳定状态阈值，等等)。在一些实施方式中，可以基于二项式概率函数来选择所需的连续值的数量(例如，以充分降低假阳性终点检测的可能性)。在一些实施方式中，稳定状态阈值可以是用户可选择或可配置的(例如，当统计检测信号是p值信号时)。替代地，在一些实施方式中，稳定状态阈值可以由检测设备220客观地计算(例如，当统计检测信号是f值信号时)。
39.如附图标记114所示，检测设备220可以(可选地)提供是否已经达到稳定状态的指示。例如，检测设备220可以向用户设备230提供混合过程是否已经达到稳定状态的指示。作为特定示例，如果检测设备220已经确定混合过程已经达到稳定状态，则检测设备220可以向与监控或控制混合过程相关联的用户设备230提供混合过程已经达到稳定状态的指示。作为另一特定示例，如果检测设备220确定混合过程尚未达到稳定状态，则检测设备220可以向用户设备230提供混合过程尚未达到稳定状态的指示。以这种方式，用户设备230的用户可以被通知混合过程是否已经达到稳定状态(例如，使得用户可以根据需要监控或调整混合过程)。
40.作为另一个示例，检测设备220可以提供混合过程是否已经达到稳定状态的指示，以便使得动作被自动执行。例如，如果检测设备220确定混合过程处于稳定状态，则检测设备220可以向一个或多个其他设备提供指示，例如与执行混合过程相关联的设备(例如，使设备停止混合过程，使混合过程在新的原材料上重新开始，等等)，或者与执行制造过程的下一步骤相关联的设备(例如，使制造过程中的下一步骤开始)，等等。
41.在一些实施方式中，检测设备220可以向用户设备230提供接合点和/或与接合点相关联的信息，以例如使能够经由用户设备230可视化混合过程的演进。
42.图1e-图1g是示出与如上关于示例实施方式100所执行的混合过程终点检测相关联的示例结果的图。图1e-图1g是示出当检测设备220被配置为利用p值进行混合过程终点检测时的结果的图。
43.图1e示出了在混合过程的整个迭代中由检测设备220计算的tsv。在图1e所示的示例中，使用pca降维，根据从光谱数据识别的四个主成分的标准偏差的乘积来计算tsv。在该示例中，从伪稳定状态终点开始(例如，时间步43)并在两个块大小之后结束(例如，在时间步73)的频谱数据用作参考块。随着检测装置220在整个混合过程中接收光谱数据，测试块移动。最后一个测试块显示在图的右侧。
44.图1f是示出基于与图1e相关联的tsv生成的统计检测信号的图。在图1f中，y轴显
示(以对数基数为10)p值，并且稳定状态阈值设置为-6。在该示例中，检测设备220在时间步240确定p值首先满足稳定状态阈值，这意味着检测设备220可以确定混合过程的终点在时间步240(或之后不久)。值得注意的是，使用相同的光谱数据的集合，传统技术将在时间步42识别到混合过程的终点(例如，大约在伪稳定状态的终点)。
45.图1g是示出进一步传达检测设备220检测混合过程的终点的能力的pca轨迹的图。如图1g所示，对应于如图1f所示由检测设备220确定的终点之后的时间段的光谱数据的数据点(即，时间步240之后的光谱数据)发展成相对更紧密的簇，这表明已经实现了混合的稳定状态(即，混合均匀性)。
46.图1h是示出如上所述使用基于ibsd的f值执行的混合过程终点检测的图。如上所述，较大的f值(或较小的p值)表明测试块与参考块的差异相对较大，这解释了图1f中混合曲线的下降趋势和图1h中混合曲线的上升趋势。在图1h所示的示例中，终点应该高于确定的f值阈值。在该示例中，混合过程的终点被确定为时间步289，这意味着图1g所示的光谱数据的最紧密的点簇已经达到稳定状态。值得注意的是，从实际角度来看，在该示例中，在时间步240或时间步289停止混合过程之间没有显著差异(例如，3分钟的差异)。然而，重要的是，检测装置220不会不合理地过早停止混合过程(如果采用传统技术就会发生这种情况)。在一些实施方式中，如上所述，检测设备220可以被配置为使用与确定混合过程的终点相关联的p值和f值，在这种情况下，可以使用由检测设备220识别的更保守(例如，更晚)的终点。
47.如上所述，图1a-图1h是作为示例提供的。其他示例也是可能的，并且可能不同于关于图1a-图1h所描述的。
48.图2是其中可以实现本文描述的系统和/或方法的示例环境200的图。如图2所示，环境200可以包括一个或多个光谱仪210-1至210-n(n≥1)(本文统称为光谱仪210，单独称为光谱仪210)、检测设备220、用户设备230和网络240。环境200的设备可以经由有线连接、无线连接或有线和无线连接的组合来互连。
49.光谱仪210包括能够对样本(例如，与制造过程相关联的样本)执行光谱测量的设备。例如，光谱仪210可以包括执行光谱分析(例如，振动光谱分析，例如近红外(nir)光谱分析、中红外光谱分析(mid-ir)、拉曼光谱分析等)的台式(即，非手持式)光谱仪设备。在一些实施方式中，光谱仪210能够提供由光谱仪210获得的光谱数据，用于由另一设备(例如检测设备220)进行分析。
50.检测装置220包括能够执行与混合过程终点检测相关联的一个或多个操作的一个或多个设备，如本文所述。例如，检测设备220可以包括服务器、服务器组、计算机、云计算设备等。在一些实施方式中，检测设备220可以从环境200中的另一设备接收信息和/或向其发送信息，例如光谱仪210和/或用户设备230。
51.如本文所述，用户设备230包括能够接收、处理和/或提供与混合过程终点检测相关联的信息的一个或多个设备。例如，用户设备230可以包括通信和计算设备，例如台式计算机、移动电话(例如，智能电话、无线电话等)、膝上型计算机、平板计算机、手持计算机、可佩戴通信设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或类似类型的设备。
52.网络240包括一个或多个有线和/或无线网络。例如，网络240可以包括蜂窝网络(例如，5g网络、4g网络、长期演进(lte)网络、3g网络、码分多址(cdma)网络等)、公共陆地移动网络(plmn)、局域网(lan)、广域网(wan)、城域网(man)、电话网络(例如，公共交换电话网
(pstn))、专用网络、自组织网络、内部网、互联网、基于光纤的网络、云计算网络等和/或这些或其他类型的网络的组合。
53.图2中所示的设备和网络的数量和布置是示例。实际上，与图2所示的设备和/或网络相比，可以有附加的设备和/或网络、更少的设备和/或网络、不同的设备和/或网络、或者不同布置的设备和/或网络。此外，图2所示的两个或多个设备可以在单个设备内实施，或者图2所示的单个设备可以实施为多个分布式设备。附加地或替代地，环境200的设备的集合(例如，一个或多个设备)可以执行被描述为由环境200的设备的另一集合执行的一个或多个功能。
54.图3是设备300的示例组件的图，其可以对应于光谱仪210、检测设备220和/或用户设备230。在一些实施方式中，光谱仪210、检测设备220和/或用户设备230可以包括一个或多个设备300和/或设备300的一个或多个组件。如图3所示，设备300可以包括总线310、处理器320、存储器330、输入组件340、输出组件350和通信组件360。
55.总线310包括使设备300的组件之间能够进行有线和/或无线通信的一个或多个组件。总线310可以将图3的两个或多个组件耦合在一起，例如经由操作耦合、通信耦合、电子耦合和/或电耦合。处理器320包括中央处理单元、图形处理单元、微处理器、控制器、微控制器、数字信号处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路和/或其他类型的处理组件。处理器320以硬件、固件或硬件和软件的组合来实施。在一些实施方式中，处理器320包括一个或多个处理器，其能够被编程以执行本文别处描述的一个或多个操作或过程。
56.存储器330包括易失性和/或非易失性存储器。例如，存储器330可以包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、硬盘驱动器和/或另一种类型的存储器(例如，闪存、磁存储器和/或光存储器)。存储器330可以包括内部存储器(例如，ram、rom或硬盘驱动器)和/或可移动存储器(例如，经由通用串行总线连接可移动)。存储器330可以是非暂时性计算机可读介质。存储器330存储与设备300的操作相关的信息、指令和/或软件(例如，一个或多个软件应用)。在一些实施方式中，存储器330包括例如经由总线310耦合到一个或多个处理器(例如，处理器320)的一个或多个存储器。
57.输入组件340使设备300能够接收输入，例如用户输入和/或感测到的输入。例如，输入组件340可以包括触摸屏、键盘、小键盘、鼠标、按钮、麦克风、开关、传感器、全球定位系统传感器、加速度计、陀螺仪和/或致动器。输出组件350使设备300能够例如经由显示器、扬声器和/或发光二极管提供输出。通信组件360使设备300能够经由有线连接和/或无线连接与其他设备通信。例如，通信组件360可以包括接收器、发送器、收发器、调制解调器、网络接口卡和/或天线。
58.设备300可以执行本文描述的一个或多个操作或过程。例如，非暂时性计算机可读介质(例如，存储器330)可以存储由处理器320运行的指令集(例如，一个或多个指令或代码)。处理器320可以运行该指令集来执行本文描述的一个或多个操作或过程。在一些实施方式中，由一个或多个处理器320运行指令集使一个或多个处理器320和/或设备300执行本文描述的一个或多个操作或过程。在一些实施方式中，使用硬连线电路代替指令或与指令结合来执行本文描述的一个或多个操作或过程。附加地或替代地，处理器320可以被配置为执行本文描述的一个或多个操作或过程。因此，本文描述的实施方式不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
59.图3所示组件的数量和布置是作为示例提供的。与图3所示的组件相比，设备300可以包括附加的组件、更少的组件、不同的组件或不同布置的组件。附加地或替代地，设备300的组件的集合(例如，一个或多个组件)可以执行被描述为由设备300的组件的另一集合执行的一个或多个功能。
60.图4是与混合过程终点检测相关联的示例过程400的流程图。在一些实施方式中，图4的一个或多个过程块由检测设备(例如，检测设备220)执行。在一些实施方式中，图4的一个或多个过程块由与检测设备分离或包括检测设备的另一个设备或设备组执行，例如光谱仪(例如光谱仪210)和/或用户设备(例如用户设备230)。附加地或替代地，图4的一个或多个过程块可以由设备300的一个或多个组件来执行，例如处理器320、存储器330、输入组件340、输出组件350和/或通信组件360。
61.如图4所示，过程400可以包括接收与混合过程相关联的光谱数据(块410)。例如，如上所述，检测设备可以接收与混合过程相关联的光谱数据。
62.如图4中进一步所示，过程400可以包括基于光谱数据识别伪稳定状态终点，伪稳定状态终点指示与混合过程相关联的伪稳定状态的结束(框420)。例如，如上所述，检测设备可以基于光谱数据识别伪稳定状态终点，伪稳定状态终点指示与混合过程相关联的伪稳定状态的结束。
63.如图4中进一步所示，过程400可以包括基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块(块430)。例如，如上所述，检测设备可以基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块。
64.如图4进一步所示，过程400可以包括生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号(块440)。例如，如上所述，检测设备可以生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号。
65.如图4进一步所示，过程400可以包括基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号生成统计检测信号(块450)。例如，如上所述，检测设备可以基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号。
66.如图4中进一步所示，过程400可以包括基于统计检测信号确定混合过程是否已经达到稳定状态(块460)。例如，如上所述，检测设备可以基于统计检测信号来确定混合过程是否已经达到稳定状态。
67.过程400可以包括附加的实施方式，例如下面描述的和/或结合本文别处描述的一个或多个其他过程的任何单个实施方式或实施方式的任何组合。
68.在第一实施方式中，识别伪稳定状态终点包括使用与光谱数据相关联的移动的双块来执行f-测试，以确定与识别伪稳定状态终点相关联的值，以及确定该值满足伪稳定状态终点阈值。
69.在第二实施方式中，单独或与第一实施方式相结合，基于pca模型来执行f-测试，该pca模型基于移动的双块内来自光谱数据的光谱而生成。
70.在第三实施方式中，单独或与第一和第二实施方式中的一个或多个相结合，基于自动缩放移动的双块内来自光谱数据的整个光谱来执行f-测试。
71.在第四实施方式中，单独或与第一至第三实施方式中的一个或多个相结合，基于
b-c，以及相同项目的多个的任意组合。
85.除非明确描述，否则这里使用的元件、动作或指令不应被解释为关键或必要的。此外，如本文所用，冠词“一个”旨在包括一个或多个项目，并且可以与“一个或多个”互换使用此外，如本文所用，冠词“该”旨在包括与冠词“该”相关联的一个或多个项目，并且可以与“该一个或多个”互换使用此外，如本文所用，术语“集合”旨在包括一个或多个项目(例如，相关项目、不相关项目或相关和不相关项目的组合)，并且可以与“一个或多个”互换使用当只打算使用一个项目时，使用短语“仅一个”或类似的语言。此外，如本文所用，术语“具有”、“具有”、“具有”等意在是开放式术语。此外，短语“基于”意在表示“至少部分基于”，除非另有明确说明。此外，如本文所用，术语“或”在串联使用时旨在包括在内，并且可以与“和/或”互换使用，除非另有明确说明(例如，如果与“任一”或“仅其中之一”结合使用)。

技术特征：
1.一种方法，包括：由设备接收与混合过程相关联的光谱数据；由所述设备基于所述光谱数据识别伪稳定状态终点，所述伪稳定状态终点指示与所述混合过程相关联的伪稳定状态的结束；由所述设备基于所述伪稳定状态终点从所述光谱数据识别参考块和测试块；由所述设备生成与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号；由所述设备基于与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号；以及由所述设备基于所述统计检测信号确定所述混合过程是否已经达到稳定状态。2.根据权利要求1所述的方法，其中，识别伪稳定状态终点包括：使用与所述光谱数据相关联的移动的双块来执行f-测试，以确定与识别伪稳定状态终点相关联的值；以及确定所述值满足伪稳定状态终点阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述f-测试基于主成分分析pca模型来执行，所述pca模型基于所述移动的双块内来自光谱数据的光谱而生成。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述f-测试基于自动缩放移动的双块内来自光谱数据的整个光谱来执行。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述f-测试基于主成分分析pca模型来执行，所述pca模型基于历史光谱数据而生成。6.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述参考块相关联的原始检测信号基于行进空间体积tsv来生成，所述tsv基于所述参考块而计算。7.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述测试块相关联的原始检测信号基于行进空间体积tsv来生成，所述tsv基于所述测试块而计算。8.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述参考块相关联的原始检测信号基于单块标准偏差ibsd来生成，所述ibsd基于所述参考块而计算。9.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述测试块相关联的原始检测信号基于单块标准偏差ibsd来生成，所述ibsd基于所述测试块而计算。10.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述统计检测信号包括：基于与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号相比来执行f-测试，以确定所述统计检测信号。11.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述混合过程是否已经达到稳定状态包括：确定所述统计检测信号的值是否满足与稳定状态阈值相关联的条件。12.根据权利要求1所述的方法，还包括至少部分基于所述混合过程已经达到稳定状态的确定来提供所述混合过程已经达到稳定状态的指示。13.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述伪稳定状态终点识别接合点，所述接合点指示从非稳定状态到伪稳定状态的过渡。14.一种设备，包括：一个或多个存储器；和
耦合到所述一个或多个存储器的一个或多个处理器，被配置为：接收与混合过程相关联的光谱数据；基于光谱数据识别伪稳定状态终点，所述伪稳定状态终点指示与所述混合过程相关联的伪稳定状态的结束；基于伪稳定状态终点从所述光谱数据中识别参考块和测试块；生成与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号；基于与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号生成统计检测信号；以及基于所述统计检测信号确定所述混合过程是否已经达到稳定状态。15.根据权利要求14所述的设备，其中，为了识别所述伪稳定状态终点，所述一个或多个处理器被配置为：使用与所述光谱数据相关联的移动的双块来执行f-测试，以确定与识别伪稳定状态终点相关联的值；以及确定所述值满足伪稳定状态终点阈值。16.根据权利要求14所述的设备，其中，与所述参考块相关联的原始检测信号或与所述测试块相关联的原始检测信号中的至少一个基于行进空间体积tsv或单块标准偏差ibsd而生成。17.根据权利要求14所述的设备，其中，为了生成所述统计检测信号，所述一个或多个处理器被配置为：基于与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号相比来执行f-测试，以确定所述统计检测信号。18.根据权利要求14所述的设备，其中，所述一个或多个处理器还被配置为基于所述伪稳定状态终点来识别接合点，所述接合点指示从非稳定状态到伪稳定状态的过渡。19.根据权利要求14所述的设备，其中，所述一个或多个处理器还被配置为至少部分基于所述混合过程已经达到稳定状态的确定来提供所述混合过程已经达到稳定状态的指示。20.一种存储指令集的非暂时性计算机可读介质，所述指令集包括：一个或多个指令，当由设备的一个或多个处理器运行时，使设备：接收与混合过程相关联的光谱数据；基于所述光谱数据识别伪稳定状态终点，所述伪稳定状态终点指示与所述混合过程相关联的伪稳定状态的结束；基于伪稳定状态终点从所述光谱数据中识别参考块和测试块；生成与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号；基于与所述参考块相关联的原始检测信号和与所述测试块相关联的原始检测信号生成统计检测信号；以及基于所述统计检测信号确定所述混合过程是否已经达到稳定状态。

技术总结
在一些实施方式中，设备可以基于光谱数据识别指示与混合过程相关联的伪稳定状态的结束的伪稳定状态终点。该设备可以基于伪稳定状态终点从光谱数据中识别参考块和测试块。该设备可以生成与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号。该设备可以基于与参考块相关联的原始检测信号和与测试块相关联的原始检测信号来生成统计检测信号。该设备可以基于统计检测信号来确定混合过程是否已经达到稳定状态。否已经达到稳定状态。否已经达到稳定状态。


技术研发人员：C.M.熊 孙岚 M.克里梅克
受保护的技术使用者：唯亚威解决方案股份有限公司
技术研发日：2022.02.25
技术公布日：2023/7/11