CN112069208B 不合格项管理系统和处理具有不合格项的层压板的方法 （波音公司）

WO2018223038A1,2018.12.06ACilibertoet.al.PorositydetecTechnology.2002,第140-142页以及图1-3.AnnaMariaCrespinoet.al.Anomaly不合格项管理系统和处理具有不合格项的本公开涉及不合格项管理系统和处理具有合格项管理系统包括传感器系统和计算机系统于增强现实显示的显示系统在层压板上显示与2传感器系统，所述传感器系统记录与所述工件平台上的层堆使用所述检查信息来识别所述层压板中的层压板不生成与所述层压板不合格项有关的不合格项信息，其中，使用用于增强现实显示的显示系统来在所述层压板上显示与所述层压板不合格项有使用用于增强现实显示的显示系统将用于所述一组零件的层压切口的图案显示到所训练器，所述训练器在所述计算机系统中，所述训其中，当由所述分析器识别的、所述层压板中的层压板不其中，所述计算机系统中的训练器使用所述用户输入和所述检4.根据权利要求1至3中任一项所述的不合格项管理系5.根据权利要求1至3中任一项所述的不36.根据权利要求1至3中任一项所述的不合格项管理述层压板不合格项有关的不合格项信息来识别能够由所述层压板形成的7.根据权利要求1至3中任一项所述的不合其中，所述第一外层选自热塑性层和聚氟乙烯层中的一使用所述检查信息来识别所述层压板中的所述层压板不生成与所述层压板不合格项有关的不合格项信息，其中，使用用于增强现实显示的显示系统来在所述层压板上显示与所述层压板不合格项有使用用于增强现实显示的显示系统将用于所述一组零件的层压切口的图案显示到所使用标识符和与所述层压板不合格项有关的不合格项信息，4堆可以是例如，第一聚氟乙烯(PVF：polyvinylfluoride)层、压花树脂(ER：embossing[0004]多个工件可以是由多层叠置的。堆叠(layup)通常在建造站(buildstation)执[0008]本文描述的示例提供了不合格项管理系统，该不合格项管理系统包括工件平台、工件平台上的层堆的堆叠信息(layupinformation)，并记录与位于检查平台上的层压板5使用用于增强现实显示的显示系统在层压板上显示有关层压板不合[0009]另一示例提供了包括传感器系统和计算机系统中的分析器的不合格项管理系板不合格项将存在的可能性(probability)。该分析器使用用于增强现实显示的显示系统[0010]本公开又一示例提供了包括传感器系统和计算机系统中的分析器的不合格项管机系统中的分析器使用由传感器系统记录的堆叠信息确定层压板中是否存在层压板不合[0014]图1是可以实现例示性实施方式的数据处理系统的网络和建造站的图形表示的例[0018]图5是根据例示性实施方式的用于训练人工智能系统以管理层压板中的层压板不[0019]图6是根据例示性实施方式的在层压板上的不合格项信息的增强现实显示的例6[0023]图10是根据例示性实施方式的用于识别层压板中的层压板不合格项的处理的流[0024]图11是根据例示性实施方式的用于预测层压板中的层压板不合格项的处理的流[0025]图12是根据例示性实施方式的用于处理具有层压板不合格项的层压板的处理的料问题或叠置层中的其它因素中的至少一者可以导致层压板中的不合格项。统的网络和建造站的图形表示的例示。网络数据处理系统100是可以实现例示性实施方式7绘的示例中，服务器计算机104向客户端计算机106提供诸如引导文件(bootfile)这样的[0037]可以将位于网络数据处理系统100中的程序代码存储在计算机可记录存储介质示网络和网关的全球集合，这些网络和网关使用协议的传输控制协议/互联网协议(TCP/不是作为对不同的例示性实施方式的架构限人类操作员122中的至少一者来执行工件光投影仪124使用一个或更多个激光，这些激光被导向到并扫描平台118或平台118上的对平台118上的对象这样的真实世界环境的实时视图上显示信息。该显示器可以使得信息被[0042]除了识别不合格项外，人类操作员120还可以指示特定不合格项是否是可接受的[0043]在该例示性示例中，客户端计算机106将用户界面直接投影以允许人类操作员120指定层中可能存在不合格项的位置的精确位置。这种不合格项可以8能系统128。在人工智能系统128学习潜在问题时，人工智能系统128可以与客户端计算机允许人类操作员120验证不合格项的存在以及有关该层的不合格项的其它信息。该信息形[0045]在将层叠置以形成工件之后，可以在这些工件上放置另一金属垫板以形成托盘中识别出的不合格项与由对工件进行固化而形成的层压板中的不合格项相关。以这种方增强现实显示允许人类操作员122将与层压板中的一个或更多个不合格项有关的图案可视项来确定哪个或哪些图案可能是最期望的图案。利用该信息在增强现实显示中的可视化，9以使用施加到工件206的压力或热量中的至乙烯层(polyvinylfluoridelayer)中的一者。第二外层252选自热塑性层和聚氟乙烯层[0059]如图所示，传感器系统212是物理硬件系统，该物理硬件系统操作以检测当层堆个显示装置。显示装置可以包括投影仪、激光投影仪、智能眼镜、智能隐形眼镜(smart[0062]显示系统214被配置成向人类操作员224显示图形用户界面222。在该例示性示例[0064]人类操作员224是：可以通过由输入系统216生成的用户输入225与图形用户界面[0065]在该例示性示例中，人类操作员224将材料层228放置在工件平台230上以创建层[0066]工件平台230是物理结构，该物理结构支撑层堆204，该层堆204叠置在工件平台金属垫板(metalcaulplate)、轮廓叠置工具(ontourlayuptool)、固定装置、模板[0067]在工件206被固化以形成层压板208之后，可以将层压板208放置在检查平台232[0068]在该例示性示例中，传感器系统212记录与工件平台230上的层堆204中的一个有关的堆叠信息234或与位于检查平台232上的层压板208有关的检查信息236中的至少一者。析器218执行的操作可以被实现成程序代码和数据，并且存储在持久存储器中以在处理器可编程逻辑装置或被配置成执行多个操作的一些其它合适类型的硬件中的至少一者的形[0072]计算机系统220是物理硬件系统并且包括一个或更多个数据处理系统。当计算机[0073]在该例示性示例中，分析器218可以使用检查信息236来识别层压板208中的层压板不合格项238或与层压板不合格项238相关的其它合适信息[0077]在例示性示例中，分析器218使用用于增强现实显示器226的显示系统214在层压板208中显示与不合格项有关的不合格项信息240。不合格项信息240的这种显示是在层压合格项信息240增强(augmented)的层压板208的实时视图的[0081]如图所示，当由分析器218识别的层压板208中的层压板不合格项238的识别的置信水平小于在没有用户输入225的情况下行进的阈值时，分析器218请求用户输入225以验证由分析器218识别的层压板208中的层压板不合格项238的识别是否正确。该阈值可以是[0082]响应于分析器218对验证的请求，人类操作员224生成用户输入225以验证由分析器218识别的层压板208中的层压板不合格项238[0087]在该例示性示例中，计算机系统220中的分析器218使用人工智能系统242来预测层压板208中的层压板不合格项238的存在。如图所示，传感器系统212记录来自叠置层堆204中的层以形成工件206(工件206又被固化以形成层压板208)分析器218使用人工智能系统242来生成预测300[0092]分析器218使用用于增强现实显示226的显示系统214来在层堆204的实时视图上显示指示层堆204中的改变的改变信息302。在该例示性示例中，改变信息302可以包括指以减小在层压板208中将发生层压板不合格项238的可能性。改变信息302可以包括堆叠不[0094]现在来参照图4，根据例示性实施方式描绘了用于管理压板中的不合格项的数据[0096]确定状态400的一部分可以是：层压板208中的层压板不合格项238是否影响可以[0099]在一个例示性示例中，人类操作员224可以查看作为增强现实显示226的一部分以确定层压板208是否可以用于图案406中的该组零件402。如果区域408在针对该组零件案406确定图案的改变是否导致层压板208可以用于制作208能够被以增强现实显示226在层压板208上显示给人类操作员224。人类操作员224可以[0102]现在参照图5，根据例示性实施方式描绘了用于训练人工智能系统以管理层压板前层压板512有关的先前检查信息510、以及识别先前层压板512中的先前层压板不合格项212记录先前工件508的先前堆叠信息504、以及与由先前工件508形成的先前层压板512有练用于人工智能系统242的人工智能系统模型的、一个或更多个类别的机器学习技术502。人工智能系统242包括一个或更多个人工智能系统模型，该人工智能系统模型被训练以执[0107]在该例示性示例中，这些类别是：监督学习算法(supervisedlearningalgorithm)516、非监督学习算法518、强化学习算法(reinforcementlearning能系统242中的人工智能机器模型通过使用非监督学习算法518发现隐藏模式并自行创建[0110]监督学习算法516和非监督学习算法518致使人工智能系统242中的人工智能模型如Q学习，使用该Q学习来通过使用可测量的性能标准与环境交互来训练人工智能系统242以从图像中提取特征的预先存在的人工智能系统。例如，人工智能系统242可以已经被训[0114]人类操作员224还可以验证层压板不合格项的程度、不合格项类型以及与层压板用户输入225和检查信息236中是否存在层压板不合格项238的该验证，来进一步训练人工208中的层压板不合格项238。该附加训练可以提高人工智能系统242识别层压板不合格项[0117]此外，可以执行对被固化以形成先前层压板512的先前工件508的先前层堆506的器500用于训练人工智能系统242来基于层叠信息预测层压板不合格[0118]不合格项映射522基于堆叠不合格项来识别层压板不合格项的发生。不合格项映射522中的堆叠不合格项可以包括褶皱(wrinkle)、折痕(crease)、凹痕(dent)、冲刷理系统210操作以减少层压板中的不合格项。此外，该系统还可以操作以执行根本原因分[0121]不合格项管理系统210可以采用直接显示在层压板208上的增强现实显示226形式分析器218涉及集成到计算机系统220中的分析器218中的处理的实际应用，该处理从传感[0124]在图2至图4中的不同部件中的层压板制造环境200的例示并不意味着暗示对可以压板不合格项的堆叠不合格项的发生的正确过程的堆叠信息234中的视频。当在被叠置在形成工件的层堆中的材料层中识别到堆叠不合格项时，可以将这些视频呈现成改变信息[0126]接下来参照图6，根据例示性实施方式描绘了层压板上的不合格项信息的增强现框形式示出的层压板208的一种物理实现方式的示例。检查平台602是图2中以框形式示出是图2中以框形式示出的不合格项信息240的别成层压板不合格项604的潜在候选的不合格项。该列表可以被显示成训练人工智能系统[0136]接下来参照图8，根据例示性实施方式描绘了工件中的材料层的改变信息的显示[0139]接下来转到图9，根据例示性实施方式描绘了用于管理层压板的制造的处理的流取由位于一个或更多个计算机系统中的一个或更多个硬件装置中的多个处理器单元中的录有关检查平台上的层压板的检查信息，其中，层压板由对工件进行固化而形成(操作(操作904)。从用户输入系统接收用户输入。用户输入中的层压板不合格项的描述可以包以由检查层压板的人类操作员输入的其它合适信息中该处理可以采取由位于一个或更多个计算机系统中的一个或更多个硬件装置中的一个或[0147]该处理使用检查信息确定是否存在层压板不合格项(操作1004)。在例示性示例该处理可以采取由位于一个或更多个计算机系统中的一个或更多个硬件装置中的一个或器218或人工智能系统242中的至少一者中包括来自人类操作员的说明如何在不同的层中放置层或移系统在层堆的实时视图上显示指示层堆中的改变的改变信息(操作1104)。此后该处理终析器218或人工智能系统242中的至少一者中器系统212这样的传感器系统接收检查信息。该处理使用检查信息识别层压板中的层压板[0155]该处理在层压板的实时视图上显示作为增强现实显示的层压板不合格项的识别[0156]该处理在层压板的实时视图上显示作为增强现实显示的一部分的一组零件的图[0158]不同的所描绘的实施方式中的流程图和框图例示了例示性实施方式中的设备和执行不同操作的专用硬件系统或专用硬件和由专用硬件运行的程序代码的组合来实现流理系统1300可以用于实现图1中的服务器计算机104和客户端计算机106。数据处理系统1300还可以用于实现图2中的计算机系统[0161]在该例示性示例中，数据处理系统1300包括通信框架1302，其提供处理器单元[0162]处理器单元1304用于执行能够加载到存储器1306中的软件的指令。处理器单元[0163]存储器1306和持久存储装置1308是存储装置1316的示例。存储装置是能够暂时[0166]输入/输出单元1312允许与可以连接到数据处理系统1300的其它装置的数据输入[0171]另选地，程序代码1318可以使用计算机可读信号介质而被传送到数据处理系统[0172]针对数据处理系统1300例示的不同部件并非意在提供对可以实现不同实施方式[0173]可以在如图14所示的飞行器制造和服务方法1400以及如图15所示的飞行器150015中的飞行器1500的规格和设计1402以及材[0174]在生产期间，进行图15中的飞行器1500的部件和子组件制造1406以及系统集成[0177]可以在图14中的飞行器制造和服务方法1400的阶段的至少一个阶段中采用本文的部件或子组件的方式来制作或制造在图14中的部件和子组件制造1406中生产的部件或[0179]例如，分析器218可以在部件和子组件制造1406或维护和检修1414中的至少一者期间用于由层压板制造零件。通过采用不合格项管理系统210来减少用于零件的层压板中统1602包括制造装备1606。制造装备1606包括制作装备1608或组装装备1610中的至少一如，制作装备1608可以包括机器和工具。这些机器和工具可以是钻机(drill)、液压机减少制造在产生用于图15中的飞行器1500的制造或执行维护中的至少一者的零件中使用的层压板中的不合格项。录有关工件平台上的层堆的堆叠信息，并记录有关位于检查平台上的层压板的检查信息，实显示的显示系统在层压板上显示有关层压板不合格项[0192]已经出于例示和描述的目的呈现了不同的例示性实施方式的描述并且其不旨在[0197]传感器系统(212)，所述传感器系统(212)记录与所述工件平台(230)上的所述层述检查信息(236)来识别所述层压板(208)中的层压板不合格项(238)，生成与所述层压板不合格项(238)有关的不合格项信息(240)，并使用用于增强现实显示(226)的显示系统(214)来在所述层压板(208)上显示与所述层压板不合格项(238)有关的不合格项信息别所述层压板(208)中的层压板不合格项(238)时，所述分析器(218)使用所述堆叠信息述用户输入(225)和所述检查信息(236)来监督学习算法(518)、强化学习算法(520)或转移学习算法(520)中的至少一者来训练所述[0206]其中，当由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压板不合格项(238)的识求所述用户输入(225)以验证由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压板不合格项[0207]6.根据条款5所述的不合格项管理系统(21述用户输入(225)和所述检查信息(236)来(225)以验证由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压板不合格项(238)的识别是[0212]8.根据条款7所述的不合格项管理系统(210述用户输入(225)和所述检查信息(236)来别所述层压板(208)中的层压板不合格项(238)时，所述分析器(218)使用人工智能系统有关的先前检查信息(510)、以及识别所述先前层压板(512)中的先前层压板不合格项堆叠信息(234)在所述层堆(204)被固化以形成所述层压板(208)之前预测所述层压板不合述层压板不合格项(238)有关的不合格项信息(240)来识别能够由所述层压板(208)形成的[0217]12.根据条款1所述的不合格项管理系统(21是由对所述层堆(204)进行固化而形成的，生成指示所述层堆(204)中的改变的改变信息(302)，所述改变减小了当所述层堆(204)被固化以形成所述层压板(208)时所合格项(238)将存在的可能性，并且使用用于增强现实显示(226)的显示系统(214)在所述层堆(204)的实时视图上显示指示所述层堆(2层堆(204)中的堆叠不合格项(304)，并且所述改变信息(302)包括指令以解决所述层堆(204)中的所述堆叠不合格项(304)，使得减小了当所述层堆(204)被固化以形板(208)时所述层压板不合格项(238压板(208)中存在所述层压板不合格项(238)时，在用于所述增强现实显示(226)的层压板下中的至少一者：所述堆叠不合格项(304)的堆叠不合格项类型、包含所述堆叠不合格项[0237]传感器系统(212)，所述传感器系统(212)检测检查平台(232)所述传感器系统(212)记录的堆叠信息(234)来确定所述层压板(208)中是否存在层压板不关的不合格项信息(240)，并使用用于增强现实显示(226)的显示系统(214)在所述层压板(208)上显示与所述层压板不合格项(238)有关的不合格项信息(240)，其(218)使用使用人工智能系统(242)确定所述层压板(208)中是否存在所述层压板不合成的先前层压板(512)有关的先前检查信息(510)以及与所述先前层压板(512)中的先前不合格项(515)有关的先前用户输入(514)来对所述人工智能系统[0239]29.根据条款28所述的不合格项管理系统(210[0241]其中，所述分析器(218)请求所述用户输入(225)以验证由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压板不合格项(238)的识别的置信水平是否小于在没有所述用户输[0242]30.根据条款28所述的不合格项管理系统(21[0244]其中，当由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压板不合格项(238)的识别的置信水平小于在没有所述用户输入的情况下行进的阈值时，所述分析器(218)请求所述用户输入，以验证由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压板不合格项(238)的[0245]31.根据条款30所述的不合格项管理系统([0247]32.根据条款28所述的不合格项管理系统(210入以验证由所述分析器(218)识别的层压板(208)中的层压