广州昊方汽车零部件有限公司;广州乾朗科技有限公司李业鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉广州昊方汽车零部件有限公司;广州乾朗科技有限公司申请的专利一种基于图神经网络模型的工业喷涂工件不良品因素智能检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119807808B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411806675.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于图神经网络模型的工业喷涂工件不良品因素智能检测方法是由李业鑫;曹玉军;李振彰设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络模型的工业喷涂工件不良品因素智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络模型的工业喷涂工件不良品因素智能检测方法，包括：获取工件生产过程中的各类参数，包括车厢环境参数、烘干室环境参数、油漆品质参数和喷涂设备参数；每个工件对应一个节点，基于生产过程中的各类参数构建每个工件节点的特征向量；基于图神经网络模型对每个工件节点的特征向量进行聚合和更新，并对更新后的特征向量进行高维特征表示；基于工件的高维特征，采用反向传播算法优化图神经网络模型的参数；基于优化后的图神经网络模型对工件的不良品因素进行预测，并输出不良品因素的类型。本发明适合于工业生产线的实时检测，通过对每个工件进行数据采集并输入到图神经网络模型中，实现快速、实时的不良品因素检测。
本发明授权一种基于图神经网络模型的工业喷涂工件不良品因素智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络模型的工业喷涂工件不良品因素智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取工件生产过程中的各类参数，包括车厢环境参数、烘干室环境参数、油漆品质参数和喷涂设备参数； 每个工件对应一个节点，基于生产过程中的各类参数构建每个工件节点的特征向量； 基于图神经网络模型对所述每个工件节点的特征向量进行聚合和更新，并对更新后的特征向量进行高维特征表示； 基于工件的高维特征，采用反向传播算法优化所述图神经网络模型的参数； 基于优化后的图神经网络模型对工件的不良品因素进行预测，并输出不良品因素的类型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州昊方汽车零部件有限公司;广州乾朗科技有限公司，其通讯地址为：511447 广东省广州市番禺区化龙镇国贸大道南55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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