专利名称：一种数据校正方法、装置及系统的制作方法
技术领域：
本申请涉及自动检测领域，特别涉及一种数据校正方法、装置及系统。
背景技术：
数据的校正是指，对数据采集、保存、传输和处理过程产生的数据失真进行还原矫正，以达到保证数据的准确度和对真实物理状况的反应的目的。目前对数据进行校正一般采用固定的校正模型，对所有具有固定失真状态的数据进行统一矫正处理。但上述数据校正方案只能准确矫正针对校正模型的数据失真状态，而在数据的失真状态发生变化，会存在校正失真的情况，从而降低数据校正的准确性。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的是所要解决的技术问题是提供一种数据校正方法、装置及系统，用以解决现有技术中采用固定的校正模型对失真的数据进行校正，使得在数据的失真状态发生改变时，数据校正的准确率降低技术问题。为解决上述技术问题，本申请提供了一种数据校正方法，包括获取待校正数据；对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型；采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。上述方法，优选的，所述对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型包括对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据段置于预设的数据段集合中；其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段；对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结果；依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板；依据所述数据校正模板生成校正模型。上述方法，优选的，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。上述方法，优选的，所述依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板包括依据所述数据段集合每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段；确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模型。本申请还提供了一种数据校正装置，包括数据获取单元，用于获取待校正数据；模型确定单元，用于对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型；
数据校正单元，用于采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。上述装置，优选的，所述模型确定单元包括数据分段子单元，用于对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据置于预设的数据段集合中；其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段；数据匹配子单元，用于对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结果；模型生成子单元，用于依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型。上述装置，优选的，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。上述装置，优选的所述模型生成子单元，具体用于依据所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段，确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型。本申请还提供了一种数据校正系统，包括如上述任意一项所述的数据校正装置。由上述方案可知，本申请提供的一种数据校正方法、装置及系统，通过对待校正数据进行校正偏差分析，得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为本申请实施例一提供的一种数据校正方法的流程图；图2为本申请实施例二提供的一种数据校正方法的部分流程图；图3为本申请实施例三提供的一种数据校正方法的部分流程图；图4为本申请实施例四提供的一种数据校正装置的结构示意图；图5为本申请实施例五提供的一种数据校正装置的部分结构示意图；图6为本申请实施例六提供的一种数据校正系统的结构示意图。
具体实施例方式下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
数据(信号)的校正是指对数据(信号)在采集、保存、传输和处理过程中产生的数据(信号)失真进行还原校正，以达到数据(信号)的准确度和对真实物理状况的反应。一般的数据校正方案均采用固定的校正模型或校正模版，对所有信号进行统一处理，但一旦数据的失真状态发生改变，则会出现校正失真的现象，无法根据数据的失真状态进行动态校正。而目前应用较多的另一种校正方案拟合校正方案，智能对数据失真的大致方向进行拟合，得到校正模版，但对于较为复杂的波形走向数据则会存在很大的拟合偏差。参考图1，其示出了本申请实施例一提供的一种数据校正方法的流程图，所述方法包括步骤101 :获取待校正数据。其中，所述待校正数据包括输出信号单元输出的信号数据等数据。步骤102 :对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型。需要说明的是，所述校正模型是依据所述待校正数据的实际偏差进行确定的，由此所述校正模型随待校正数据的变化而变化，为动态的校正模型。优选的，所述步骤102具体为对所述待校正数据中的各个数据单元进行轮询校准偏差分析，选择所述待校正数据中的一个数据单元作为校正模版；其中，选取的数据单元表明所述待校正的整体数据走向及整体数据特征。步骤103 :采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。其中，由上述可知，所述校正模型为动态的校正模型，对所述待校正数据依据其实际失真偏差进行数据校正，从而还原原始数据，实现对失真数据的准确校正。由上述方案可知，本申请实施例一提供的一种数据校正方法，通过对待校正数据进行校正偏差分析，得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。参考图2，其示出了本申请实施例二提供的一种数据校正方法的部分流程图，其中，所述步骤102可以包括一下步骤步骤201 :对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据段置于预设的数据段集合中。其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段。需要说明的是，所述数据段集合中的数据段的长度可以相同，还可以不同。步骤202 :对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结
果O其中，所述步骤202中可以通过以下方式进行实现提取所述数据段集合中的任意两个数据段，将提取的两个数据段的数据特征进行一一匹配，得到一个匹配结果，同时，提取所述数据段集合中的其他的数据段组合，将再次提取的两个数据段的数据特征进行一一匹配，得到另一个匹配结果，依次类推，即将所述数据段集合中的数据段两两进行特征匹配，得到相应的多个匹配结果。步骤203 :依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板，并依据所述数据校正模板生成校正模型。其中，所述匹配结果表明与该匹配结果相关的数据段的数据特征之间的相同点和不同点，及各个数据段之间的数据偏差及数据走向，因此，所述步骤203中依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个能够代表各个数据段的共同数据走向或与其他多数数据段之间的数据偏差较小的数据段作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型，进而采用该校正模型对所述待校正数据进行校正，得到原始数据。由上述方案可知，本申请实施例二提供的一种数据校正方法，通过对待校正数据进行分段，对分段生成的数据段之间进行特征匹配，并依据匹配结果确定数据校正模板，从而得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。优选的，在所述步骤202中的所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。基于上述实施例二，参考图3，其示出了本申请实施例三提供的一种数据校正方法的部分流程图，所述步骤103可以包括一下步骤步骤301 :依据所述数据段集合每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征值最高的数据段。需要说明的是，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值，而所述共同特征数量值表明数据段之间的数据偏差及数据走向，由此，在所述步骤301中，选取所述数据段集合中，共同特征值最高的数据段，即具有共同特征最多，或与所述数据段集合中其他多数数据段之间的数据偏差较小，或能够代表所述数据段集合中多数的数据段的数据走向的数据段。步骤302 :确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模型。其中，由所述步骤301中选取的共同特征值最高的数据段为两个，由此，确定该选取的两个数据段中的一个数据段作为数据校正模版。步骤303 :依据所述数据校正模板生成校正模型。由上述方案可知，本申请实施例三提供的一种数据校正方法，通过对待校正数据进行分段，对分段生成的数据段之间进行特征匹配，并依据匹配结果中每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段中的一个数据段作为数据校正模板，从而得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。参考图4，其示出了本申请实施例四提供的一种数据校正装置的结构示意图，所述装置包括数据获取单元401，用于获取待校正数据。其中，所述待校正数据包括输出信号单元输出的信号数据等数据。模型确定单元402，用于对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型。
其中，所述模型确定单元402与所述数据获取单元401相连接。需要说明的是，所述校正模型是依据所述待校正数据的实际偏差进行确定的，由此所述校正模型随待校正数据的变化而变化，为动态的校正模型。优选的，所述模型确定单元402，具体用于对所述待校正数据中的各个数据单元进行轮询校准偏差分析，选择所述待校正数据中的一个数据单元作为校正模版；其中，选取的数据单元表明所述待校正的整体数据走向及整体数据特征。优选的，所述模型确定单元402包括校准偏差分析器。数据校正单元403，用于采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。其中，所述数据校正单元403与所述模型确定单元402相连接。由上述可知，所述校正模型为动态的校正模型，对所述待校正数据依据其实际失真偏差进行数据校正，从而还原原始数据，实现对失真数据的准确校正。由上述方案可知，本申请实施例四提供的一种数据校正装置，通过对待校正数据进行校正偏差分析，得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。参考图5，其示出了本申请实施例五提供的一种数据校正装置的部分结构示意图，其中，所述模型确定单元402包括数据分段子单元421，用于对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据置于预设的数据段集合中；其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段。需要说明的是，所述数据段集合中的数据段的长度可以相同，还可以不同。数据匹配子单元422，用于对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结果。其中，所述数据匹配子单元422与所述数据分段子单元421相连接，具体用于提取所述数据段集合中的任意两个数据段，将提取的两个数据段的数据特征进行一一匹配，得到一个匹配结果，同时，提取所述数据段集合中的其他的数据段组合，将再次提取的两个数据段的数据特征进行一一匹配，得到另一个匹配结果，依次类推，即将所述数据段集合中的数据段两两进行特征匹配，得到相应的多个匹配结果。模型生成子单元423，用于依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型。其中，所述模型生成子单元423与所述数据匹配子单元422相连接。而所述匹配结果表明与该匹配结果相关的数据段的数据特征之间的相同点和不同点，及各个数据段之间的数据偏差及数据走向，因此，所述模型生成子单元423依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个能够代表各个数据段的共同数据走向或与其他多数数据段之间的数据偏差较小的数据段作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型，进而采用该校正模型对所述待校正数据进行校正，得到原始数据。由上述方案可知，本申请实施例五提供的一种数据校正装置，通过对待校正数据进行分段，对分段生成的数据段之间进行特征匹配，并依据匹配结果确定数据校正模板，从而得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。优选的，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。其中，所述模型生成子单元423，具体用于依据所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段，确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型。需要说明的是，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值，而所述共同特征数量值表明数据段之间的数据偏差及数据走向，由此，所述模型生成子单元423选取所述数据段集合中，共同特征值最高的数据段，即具有共同特征最多，或与所述数据段集合中其他多数数据段之间的数据偏差较小，或能够代表所述数据段集合中多数的数据段的数据走向的数据段。而所述模型生成子单元423选取的数据段为两个，由此，所述模型生成子单元423确定该选取的两个数据段中的一个数据段作为数据校正模版。由上述方案可知，本申请实施例五提供的一种数据校正装置，通过对待校正数据进行分段，对分段生成的数据段之间进行特征匹配，并依据匹配结果中每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段中的一个数据段作为数据校正模板，从而得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。本申请实施例六还提供的一种数据校正系统，如图6，为所述数据校正系统的结构示意图，所述系统包括数据输出单元601，和如上述本申请实施例四或实施例五任意一项所述的数据校正装置602，其中所述数据校正装置602与所述数据输出单元601相连接，用于获取所述数据输出单元601输出的待校正数据，对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型，采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。优选的，所述数据校正装置602在对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型时，可以具体通过以下方式实现对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据段置于预设的数据段集合中；其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段；对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结果；依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板；依据所述数据校正模板生成校正模型。优选的，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。由此，所述数据校正装置602在依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板时，可以通过以下方式实现依据所述数据段集合每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段；确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模型。需要说明的是，由上述方案可知，所述数据校正系统中的数据校正装置602采用自校正方法，使用与所述待校正数据相对应的动态的校正模型或校正模版，实时对数据输出单元601的输出的待校正数据进行校正，通过对待校正数据中各个数据段或数据单元进行轮询选择作为模版，自我校正，优选的，通过校准偏差分析器选用最优的校正模型，消除由于数据本身所带来的固定偏差，进一步更好的进行数据的定量分析。由此，本申请无需进行标定计算固定模版，减少了数据(信号)前期的标定和模版建立过程；优选的，可以根据偏差分析器的内部算法修改，对不同应用进行配置，能够广泛应用于各种实际工作中；无需固定时间的检验，即由于其自动对比校正的特性，对长时间运行所造成的数据漂移进行消除；另外对于固定的噪声量和数据(信号)噪声丰富的区域校正效果更好。由上述方案可知，本申请实施例六提供的一种数据校正系统，通过对待校正数据进行校正偏差分析，得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。最后需要说明的是，本申请实施例已经成功应用于擦伤检验程序的数据(信号)校正中。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。最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上对本发明所提供的一种数据校正方法、装置及系统进行了详细介绍，对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
权利要求
1.一种数据校正方法，其特征在于，包括 获取待校正数据； 对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型； 采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型包括 对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据段置于预设的数据段集合中； 其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段； 对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结果； 依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板； 依据所述数据校正模板生成校正模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模板包括 依据所述数据段集合每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段； 确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模型。
5.一种数据校正装置，其特征在于，包括 数据获取单元，用于获取待校正数据； 模型确定单元，用于对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型； 数据校正单元，用于采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述模型确定单元包括 数据分段子单元，用于对所述待校正数据进行分段，并将分段后的待校正数据置于预设的数据段集合中； 其中，所述数据段集合中包括至少两个数据段； 数据匹配子单元，用于对所述数据段集合中任意两个数据段进行特征匹配，得到多个匹配结果； 模型生成子单元，用于依据所述匹配结果确定所述数据段集合中的一个数据块作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配结果包括所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于 所述模型生成子单元，具体用于依据所述数据段集合中每两个数据段的共同特征数量值，选取所述共同特征数量值最高的数据段，确定选取的数据段中的一个数据段作为数据校正模版，并依据所述数据校正模版生成校正模型。
9.一种数据校正系统，其特征在于，包括如上述权利要求5至权利要求8任意一项所述的数据校正装置。
全文摘要
本申请公开了一种数据校正方法、装置及系统，所述方法包括获取待校正数据；对所述待校正数据进行校准偏差分析，确定校正模型；采用所述校正模型对所述待校正数据进行校正。本申请实施例通过对待校正数据进行校正偏差分析，得到与该待校正数据对应的校正模型，即动态的校正模型，代替现有技术中预设固定的校正模型，从而在数据的失真状态发生变化时，对待校正数据进行校正的校正模型也会发生相对应的变化，从而实现对失真状态发生变化时的数据同样能够提供较为准确的数据校正。
文档编号G06F11/00GK102929730SQ201210429758
公开日2013年2月13日 申请日期2012年10月31日 优先权日2012年10月31日
发明者王黎, 高晓蓉, 王泽勇, 赵全轲, 杨凯, 彭建平, 彭朝勇, 张渝, 梁斌, 向波, 陈凯, 戴立新 申请人:成都主导科技有限责任公司