CRPS监控方法：图像数据的均值与方差监测

"图像数据均值与方差的CRPS监控方法" 在质量管理和工业工程领域，图像数据的监控是确保生产过程稳定性和产品质量的关键环节。传统的监控方法往往侧重于图像数据的均值变化，但忽略了方差的影响。实际上，过程异常可能由方差的变化引起，甚至可能是均值和方差的共同变化。施亮星和龚玲提出的“图像数据均值与方差的CRPS监控方法”创新性地将连续等级概率评分（Continuous Rank Probability Score, CRPS）引入到图像监控中，以更全面地评估和检测潜在的过程异常。 CRPS是一种衡量预测分布与实际观测值之间差异的统计量，它能有效地处理非对称和偏态分布，因此特别适合用于监控那些难以用简单统计量（如均值和标准差）描述的复杂数据。在本研究中，作者首先对滑动窗口内的图像进行分割，以提取多个感兴趣区域（ROIs）。接着，计算每个ROI的灰度均值的CRPS值，然后构建CRPS控制图，以此实现对图像均值和方差的联合监控。 该方法的优势在于其对过程异常的敏感性。通过模拟实验，研究人员分析了当均值或方差变化时控制图的性能。结果显示，CRPS控制图对于均值变化非常敏感，能快速触发报警，同时也能较好地响应方差变化。不仅如此，由于CRPS方法可以提供关于变点发生时间和位置的估计，因此对于过程诊断也有着重要的价值。 关键词：图像数据，连续等级概率评分，均值与方差，过程监控 这篇论文的贡献在于提供了一个新的、全面的图像数据监控框架，弥补了传统方法仅关注均值变化的不足，增强了对工业过程中潜在异常的识别能力。这一方法对于那些要求产品图像具有高度一致性的行业，如半导体制造、印刷、光学检测等，具有广泛的应用前景。通过实施这种监控策略，企业能够更早地发现和解决生产过程中的问题，从而提高产品质量，降低生产成本，并增强市场竞争力。