5G射频磁棒线圈检测数据集

（一）射频性能一致性评估与阻抗匹配优化。基于工序能力指数Cpk(综合)、电感中心偏移度(%)及射频性能综合评分等智力成果字段，可对每批次5G射频磁棒线圈的尺寸精度与电感、Q值等关键电气参数进行量化的一致性评估：电感中心偏移度(%)直接反映批次电感相对设计中心9.5μH的偏离比例，偏离过大将导致射频电路谐振频率漂移、阻抗匹配失准；工序能力指数Cpk(综合)反映该批次制造过程满足规格要求的能力水平，Cpk小于1.0的批次提示工艺能力不足需排查。上述字段支撑射频组件在5G通信设备中信号传输效率与整机性能稳定性的量化保障。（二）质量风险量化评分与分级预警。射频性能综合评分(0-100)将电感中心偏移、Q值裕度、电阻裕度与尺寸工序能力四维信息加权融合为单一评分，实现从"单一指标合格判定"到"多维质量健康度"的升级；当评分落入"差"档（小于70分）时触发质量预警，支撑质检人员在电气参数超差之前实施预防性工艺调整。（三）缺陷根因智能定位。当综合判定为NG时，缺陷维度根因定位标签按外观→尺寸→电气→包装逐维检索各单项判定字段，自动输出具体缺陷维度（如"尺寸2_线圈内长超差""电感判定NG"），将缺陷定位从"整批不合格"精确到具体检测维度，支撑根因分析与纠正措施制定。（四）合格品基线标准构建与相似批次检索。数据集将分散于多张质检报告的全项检测记录结构化，形成5G射频磁棒线圈合格品基线标准数据集；结合工序能力指数与评分字段，可在新增批次中检索历史相似批次（按电感/尺寸/Q值特征近邻匹配），为新批次质量判定与工艺参数设定提供参照。（五）AI训练样本供给。AI训练样本标记字段将合格批次标注为AI-ready训练样本、缺陷批次标注为AI负例样本，可直接用于质量预测与缺陷分类模型的训练验证，支撑智能制造质检模型的构建。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是东莞市福鹰电子有限公司在5G射频磁棒线圈生产过程中通过自有检测设备采集的质量检测数据，以xlsx格式存储，包含146个字段，覆盖外观、尺寸、电气、包装等全项检测记录，并集成了工序能力指数Cpk、电感中心偏移度、射频性能综合评分、缺陷维度根因定位标签及AI训练样本标记等智力成果字段。数据集面向射频性能一致性评估、质量风险量化评分与分级预警、缺陷根因智能定位、合格品基线标准构建及AI训练样本供给等应用场景，可支撑5G通信设备射频组件的质量控制与智能制造质检模型构建。