精密光學(xué)元件制造中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用的研究

賈宗合

（長(zhǎng)春理工大學(xué)光電工程系，吉林 長(zhǎng)春 130022）

精密光學(xué)元件制造中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用的研究

賈宗合

（長(zhǎng)春理工大學(xué)光電工程系，吉林 長(zhǎng)春 130022）

為了避免一些因素給精密光學(xué)元件制造帶來(lái)的不利影響，增強(qiáng)光學(xué)元件制造的可預(yù)測(cè)性和重復(fù)性，需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)精密光學(xué)元件制造過(guò)程中存在的潛在規(guī)律，以此提煉工藝知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)精密光學(xué)元件制造的指導(dǎo)。鑒于此，便對(duì)精密光學(xué)元件制造中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了探討，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模型及算法進(jìn)行了深入的研究，希望能為精密光學(xué)元件制造水平的進(jìn)一步提高貢獻(xiàn)力量。

精密光學(xué)元件；元件制造；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；回歸分析

精密光學(xué)元件的制造與傳統(tǒng)的機(jī)械加工存在明顯差異，精密光學(xué)元件制造過(guò)程中會(huì)受到外部環(huán)境、工藝及設(shè)備等因素的影響，進(jìn)而使精密光學(xué)元件的質(zhì)量下降，難以進(jìn)行定量化制造，這也使人們只能依據(jù)加工經(jīng)驗(yàn)來(lái)制造，其加工效率也就可想而知。因此，必須要對(duì)精密光學(xué)元件制造過(guò)程中的相關(guān)影響因素進(jìn)行明確與充分分析，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)挖掘出價(jià)值信息，以此探尋制造過(guò)程中存在的潛在規(guī)律與確定性關(guān)系，從而形成系統(tǒng)化的制造工藝，以此指導(dǎo)精密光學(xué)元件的生產(chǎn)。

1 精密光學(xué)元件工藝制造庫(kù)架構(gòu)分析

精密光學(xué)元件工藝制造庫(kù)的架構(gòu)為MAS結(jié)構(gòu)，它主要由支撐庫(kù)和Agent組成。該架構(gòu)中包含了5個(gè)Agent，這些Agent相互獨(dú)立，并且內(nèi)部存在著非常緊密的松耦合關(guān)系，這也使這些Agent能夠得以相互通訊與協(xié)作，從而實(shí)現(xiàn)了工藝制造庫(kù)對(duì)分布式應(yīng)用的支持。

這5個(gè)Agent在精密光學(xué)元件工藝制造庫(kù)中主要具有4種功能：①利用數(shù)據(jù)采集Agent能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)精密光學(xué)元件制造時(shí)周圍設(shè)備狀態(tài)信息、環(huán)境信息及工藝信息等相關(guān)信息進(jìn)行自動(dòng)化的采集與存儲(chǔ)，從而使該制造庫(kù)能夠具備數(shù)據(jù)的清洗、過(guò)濾、分類及轉(zhuǎn)換等處理功能。②利用管理Agent能夠使制造庫(kù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一化管理，并能夠進(jìn)行前期處理與交互控制，它能夠?yàn)橛脩籼峁┫鄳?yīng)的端口，并且能夠按照分析Agent的需求來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，在處理完畢以后會(huì)將數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)包的形式發(fā)送給分析Agent。此外，管理Agent還能夠?qū)χ圃鞄?kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行日常管理和維護(hù)。③利用數(shù)據(jù)分析Agent能夠?qū)芄鈱W(xué)元件制造過(guò)程中的加工數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)、回歸與聚類，從而挖掘出與精密光學(xué)元件質(zhì)量相關(guān)的加工指標(biāo)與輸入信息，找出兩者之間的聯(lián)系，明確兩者的關(guān)聯(lián)度，并利用擬合函數(shù)的推導(dǎo)來(lái)形成系統(tǒng)化的工藝知識(shí)。④利用智能交互Agent能夠?qū)崿F(xiàn)人機(jī)之間的信息交互，并使用戶能夠借助于操作界面來(lái)對(duì)架構(gòu)中的所有Agent進(jìn)行控制與管理。

2 數(shù)據(jù)挖掘模型的探討

數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建是精密光學(xué)元件工藝制造庫(kù)中的關(guān)鍵部分，更是找出精密光學(xué)元件制造過(guò)程中潛在規(guī)律及價(jià)值信息的重要工具，因此需要構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型。

數(shù)據(jù)挖掘模型是以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為主要支撐技術(shù)的，它利用數(shù)據(jù)挖掘引擎，并在模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、工藝知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)大閉環(huán)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜索與挖掘。數(shù)據(jù)挖掘模型會(huì)先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作，從而實(shí)現(xiàn)大量原始數(shù)據(jù)的積累，然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘引擎來(lái)對(duì)這些原始數(shù)據(jù)中的變量關(guān)系進(jìn)行發(fā)現(xiàn)與挖掘，從而形成相應(yīng)的工藝標(biāo)準(zhǔn)，接著通過(guò)對(duì)精密光學(xué)元件制造過(guò)程中所產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，以此驗(yàn)證與優(yōu)化這些新數(shù)據(jù)，減少精密光學(xué)元件制造中所發(fā)生的錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)挖掘模型的原始數(shù)據(jù)會(huì)隨著精密光學(xué)元件的不斷制造而得到不斷積累，從而不斷提高數(shù)據(jù)挖掘模型的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

3 精密光學(xué)元件中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

3.1 該技術(shù)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與選擇中的應(yīng)用

精密光學(xué)元件的制造需要大量原始數(shù)據(jù)的支撐，這也使原始數(shù)據(jù)的內(nèi)容變得非常豐富，這些數(shù)據(jù)不僅包括元件的加工參數(shù)、環(huán)境信息、檢測(cè)信息，還包括設(shè)備信息與環(huán)境信息，這也使這些原始數(shù)據(jù)之間可能并不存在聯(lián)系。而數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作則需要對(duì)光學(xué)元件自身的加工指標(biāo)進(jìn)行分析，并依據(jù)其工藝規(guī)則來(lái)對(duì)相應(yīng)的影響參數(shù)進(jìn)行選擇，然后對(duì)選擇的影響參數(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。

3.2 數(shù)據(jù)處理

在精密光學(xué)元件制造中，其表面粗糙度的影響是由多方面造成的，難以對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行直接分析，因此必須要對(duì)其進(jìn)行分類處理，依據(jù)元件中的對(duì)象屬性所存在的相似性來(lái)進(jìn)行分類處理，可以利用聚類的方式將數(shù)據(jù)集中所包含的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分組，并用簇來(lái)表示。這些簇應(yīng)具備4個(gè)特性：①拋光壓力不同而其他屬性基本一致；②拋光轉(zhuǎn)速不同而其他屬性基本一致；③加工元件的擺幅之間存在明顯不同，但其他屬性基本一致；④加工元件的擺速之間存在明顯不同，但其他屬性基本一致。對(duì)象屬性的相似性可以利用歐幾里德距離來(lái)計(jì)算，即：

式（1）中：x用來(lái)表示簇中所包含的任何對(duì)象；y用來(lái)表示簇心；xn，yn則代表簇中任何對(duì)象所包含的屬性信息，這些屬性信息也就是要進(jìn)行相似性分析的相應(yīng)特征參數(shù)，對(duì)特征參數(shù)相似性的判斷需要事先對(duì)參考閾值δ進(jìn)行確定，相似性判斷后所形成的參考閾值越小，則代表分析對(duì)象的相似性就越強(qiáng)。

3.3 關(guān)聯(lián)性分析

對(duì)研究對(duì)象的變量所存在的依存關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，可以采用相似度計(jì)算公式來(lái)獲得，然后對(duì)研究對(duì)象中的若干個(gè)數(shù)據(jù)集所存在的相似屬性進(jìn)行剔除，并對(duì)去除率檢測(cè)值及存在明顯不同的去除率影響參量進(jìn)行保留，以此生成全新的數(shù)據(jù)集，并再次運(yùn)用上述公式來(lái)對(duì)關(guān)聯(lián)度k進(jìn)行計(jì)算。

3.4 回歸分析

不同變量的變動(dòng)關(guān)系是通過(guò)回歸分析獲得的，回歸分析通常是采用回歸方程中的擬合曲線來(lái)對(duì)變量進(jìn)行表示的，然后將這些變量用于參數(shù)的估算和分析。在對(duì)精密光學(xué)元件制造過(guò)程中的加工數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析時(shí)，需要將新生成的數(shù)據(jù)集中存在的元素作為擬合函數(shù)中的型值點(diǎn)，然后對(duì)逼近函數(shù)類型進(jìn)行確定，并利用數(shù)據(jù)擬合來(lái)獲得變量的擬合函數(shù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

總而言之，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)構(gòu)建精密光學(xué)元件工藝制造庫(kù)，能夠?yàn)榫芄鈱W(xué)元件工藝的設(shè)計(jì)提供定量定性指導(dǎo)，從而提高了精密光學(xué)元件制造工藝的科學(xué)性，極大提高了精密光學(xué)元件的制造水平，有效改善了精密光學(xué)元件制造過(guò)程中所存在的不足，這也使其在精密光學(xué)元件制造中具備極高的應(yīng)用價(jià)值。

［1］員天佑，劉金，李興蘭.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超精密光學(xué)制造中的應(yīng)用［J］.制造業(yè)自動(dòng)化，2014，36（21）：154-156.

［2］王大森，劉衛(wèi)國(guó).超精密光學(xué)元件制造技術(shù)［J］.國(guó)防制造技術(shù)，2010（05）：4-8，10.

［3］楊相利.塑料光學(xué)元件制造［J］.光學(xué)儀器，2000（04）：27-34.

〔編輯：劉曉芳〕

TP311.13

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.23.157

2095－6835（2017）23－0157－02