基于机器学习的UV胶检测数据性能分析方法及系统

本发明涉及UV胶检测分析技术领域，公开了基于机器学习的UV胶检测数据性能分析方法及系统。该方法包括从UV胶生产装置的多维度光学传感阵列采集固化过程的光学响应时序数据，同步获取装置实时工况参数；在多层特征融合模式下，对光学响应时序数据进行噪声补偿处理，得到固化反应的光谱属性指标，据此确定UV胶连续固化阶段质量跟踪的质量波动周期；获取产线工艺路径信息并解析缺陷特征，得到固化过程层间界面缺陷数据，结合光学响应时序数据确定缺陷耦合等级；依据质量波动周期与缺陷耦合等级，对UV胶生产过程的动态性能衰减区进行预警。该方法可实现固化过程全面监测与精准分析，为生产质量管控提供技术方案。