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龙图腾网获悉宁波信跃电子科技有限公司申请的专利一种基于批次相关分析的嵌件注塑品质监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116811173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310575259.8，技术领域涉及：B29C45/77；该发明授权一种基于批次相关分析的嵌件注塑品质监测方法是由黄万清;沈钱;许永;陈勇旗;陈杨设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于批次相关分析的嵌件注塑品质监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于批次相关分析的嵌件注塑品质监测方法，其选取多个正常生产批次的采样数据，并实施标准化处理；通过分析每个标准化批次数据矩阵与其它标准化批次数据矩阵之间的相关性，获得每个标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量；根据所有标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量，得到特征变化的上限和下限；保存用于实施在线品质监测的参数；利用特征变化的上限和下限以及用于实施在线品质监测的参数，实施嵌件注塑品质的在线监测；优点是计算量小、响应快。

本发明授权一种基于批次相关分析的嵌件注塑品质监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于批次相关分析的嵌件注塑品质监测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：从嵌件注塑成型过程对应的历史采样数据库中，选取N个正常生产批次的采样数据；然后将每个正常生产批次的采样数据按照采样时间先后顺序排列组成一个K×M维的批次数据矩阵，共得到N个K×M维的批次数据矩阵，将第n个批次数据矩阵记为Xn；其中，N≥100，K表示每个正常生产批次的采样数据的组数，M表示嵌件注塑成型过程中设置的传感器的个数，n＝1,2,…,N； 步骤2：对每个批次数据矩阵实施标准化处理，得到对应的标准化批次数据矩阵，将Xn对应的标准化批次数据矩阵记为 的获取过程为：将N个批次数据矩阵中相同位置的N个元素组成一组元素，共有K×M组元素，将N个批次数据矩阵中的第k行第m列的N个元素依次记为α1,k,m,α2,k,m,…,αN,k,m；然后计算每组元素的平均值和标准差，将α1,k,m,α2,k,m,…,αN,k,m的平均值和标准差对应记为μk,m和δk,m；再获取N个批次数据矩阵对应的平均值矩阵和标准差矩阵，对应记为U和Θ，U中的第k行第m列元素等于μk,m，Θ中的第k行第m列元素等于δk,m；最后令其中，k＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，α1,k,m表示第1个批次数据矩阵中的第k行第m列元素，α2,k,m表示第2个批次数据矩阵中的第k行第m列元素，αN,k,m表示第N个批次数据矩阵中的第k行第m列元素，U和Θ的维数为K×M，的维数为K×M； 步骤3：通过分析每个标准化批次数据矩阵与其它标准化批次数据矩阵之间的相关性，获得每个标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量，将对应的相关特征向量记为wn；其中，wn的维数为M×1； 步骤4：将N个标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量依次记为w1,w2,…,wN；然后将w1,w2,…,wN合并成一个M×N维的相关特征矩阵，记为W，W＝[w1,w2,…,wN]；再计算W的相关系数矩阵，记为R，R＝WWT；之后令Φ＝WTR-1W，计算Φ的主对角线上的所有元素的平均值u和标准差σ；最后计算特征变化的上限和下限，对应记为φup和φlow，φup＝u+3σ，φlow＝u-3σ；其中，w1表示第1个标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量，w2表示第2个标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量，wN表示第N个标准化批次数据矩阵对应的相关特征向量，Φ为引入的中间矩阵； 步骤5：保存U、Θ、R、φup和φlow用于实施在线品质监测； 步骤6：实施嵌件注塑品质的在线监测，具体过程为：获取嵌件注塑成型过程的最新生产批次的采样数据，将最新生产批次的采样数据按照采样时间先后顺序排列组成一个K×M维的批次数据矩阵，记为Xnew；然后根据获得Xnew对应的标准化批次数据矩阵再分析与之间的相关性，获得对应的相关特征向量，记为wnew，wnew的获取过程为：令并令求解广义特征值问题Lnewβ＝λGnewβ中的所有特征值及其对应的特征向量，将最小特征值记为λnew,min，将λnew,min对应的特征向量βnew,min，根据计算得到wnew；之后计算最新生产批次的品质指标，记为φnew，最后判断φnew是否满足条件φlow≤φnew≤φup，如果满足，则认为嵌件注塑成型过程的最新生产批次中的嵌件注塑品质未出现问题；如果不满足，则认为嵌件注塑成型过程的最新生产批次中的嵌件注塑品质出现问题；其中，表示第1个批次数据矩阵X1对应的标准化批次数据矩阵，表示第2个批次数据矩阵X2对应的标准化批次数据矩阵，表示第N个批次数据矩阵XN对应的标准化批次数据矩阵，Gnew和Lnew为引入的中间矩阵。

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