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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于图学习的人机协作装配站的调整方法和系统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：CN119536184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411798088.6，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于图学习的人机协作装配站的调整方法和系统是由冷杰武;叶子龙;李锋;陈锦祥;陈佳霖设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图学习的人机协作装配站的调整方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备技术领域，公开了一种基于图学习的人机协作装配站的调整方法和系统。方法包括：基于训练方法构建集成虚拟重构模型；将换产信息输入虚拟重构模型，输出调整装配策略。训练方法包括：获取装配站的图像集，并对所述图像集进行预处理；根据预处理后的图像集建立基于装配站的图结构，根据所述图结构建立图卷积网络；对所述图卷积网络进行优化，获得优化后的图卷积网络；训练所述优化后的图卷积网络，在训练过程中定义损失函数调整所述优化后的图卷积网络，获得训练好的图卷积网络。本发明通过人机协作装配系统仿真的形式，虚实同步与融合，大幅降低人机协作装配站的耗费并提高企业的生产效率。

本发明授权一种基于图学习的人机协作装配站的调整方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图学习的人机协作装配站的调整方法，所述调整方法基于一种面向装配站的图卷积网络的训练方法，其特征在于，训练方法包括： 获取装配站的图像集，并对所述图像集进行预处理； 根据预处理后的图像集建立基于装配站的图结构，根据所述图结构建立图卷积网络，具体包括：基于所述图结构获取邻接矩阵和节点特征矩阵，对所述邻接矩阵进行归一化处理，获得归一化后的邻接矩阵；根据所述归一化后的邻接矩阵和所述节点特征矩阵构建图卷积网络；且构建图卷积网络方法如下： 其中为第层的节点特征矩阵，为归一化后的邻接矩阵，为第层的权重矩阵，为激活函数，其中归一化后的邻接矩阵的计算方式如下： 其中，为度矩阵，为单位矩阵，为邻接矩阵； 对所述图卷积网络进行优化，获得优化后的图卷积网络； 训练所述优化后的图卷积网络，在训练过程中定义损失函数调整所述优化后的图卷积网络，获得训练好的图卷积网络，所述损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数用于评估损失优化后的图卷积网络预测节点的属性或值的性能，所述第二损失函数用于评估损失优化后的图卷积网络预测两节点之间是否存在边的性能，其中，第一损失函数如下： 其中，为基于目标装配站的图结构的节点数量，为节点的真实值，为节点的预测值； 第二损失函数如下： 其中，为真实邻接矩阵的元素，表示节点和之间的边是否存在，为优化后的图卷积网络对节点和之间存在边的预测概率， 基于所述训练方法构建集成虚拟重构模型；将换产信息输入所述虚拟重构模型，输出调整装配策略。

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