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龙图腾网获悉中科斯欧(合肥)科技股份有限公司申请的专利一种基于智能制造的工业大数据分析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：CN120612329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511120593.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于智能制造的工业大数据分析方法是由于万钦;黄东;郭军;彭景;傅相林;欧增奇设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能制造的工业大数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能制造的工业大数据分析方法，涉及工业大数据分析技术领域，本发明通过应力场驱动缺陷生成机制，虚拟缺陷严格遵循材料力学响应规律，如裂纹沿最大主应力方向扩展、气泡分布受表面张力约束，规避传统生成对抗网络GAN因脱离物理机理导致的样本失真风险；结合虚拟缺陷库动态更新，保障合成样本覆盖真实工况下的典型失效模式；本发明的元学习框架通过共享特征层提取跨设备共性规律，任务适配器层注入设备特异性知识，实现一次预训练、轻量微调的快速迁移；物理约束函数作为先验正则项，限制模型对有限样本噪声的过拟合倾向，提升产线切换新产品时的检测稳定性。

本发明授权一种基于智能制造的工业大数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能制造的工业大数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建虚拟缺陷样本库：基于材料力学特性与工艺参数映射关系，生成符合物理规律的虚拟缺陷图像； 步骤S2，预训练元学习模型：利用跨设备历史缺陷数据及步骤S1生成的虚拟缺陷样本，构建多任务预训练模型； 步骤S3，物理约束微调：将目标产线的小样本缺陷数据输入预训练模型，添加材料失效机理衍生的约束函数优化损失函数； 步骤S4，在线缺陷检测：实时采集产线部件图像，通过微调后模型输出缺陷分类及定位信息； 步骤S1中的虚拟缺陷图像生成需满足： 缺陷形态沿材料应力集中方向延伸； 所述应力集中方向获取过程中，通过有限元分析获取部件薄弱区域坐标集，虚拟缺陷生成时以该坐标集为初始生长点； 步骤S1中薄弱区域坐标集合的获取包括： 建立有限元模型并求解节点应力场； 依据vonMises当量应力与其空间梯度模形成的复合弱化指数对节点进行度量； 所述复合弱化指数定义为： ， 其中，为节点的弱化指数，为材料屈服强度，为应力梯度参考值，为节点的vonMises当量应力，为自适应权重，无量纲，为应力梯度模； 权重,根据应力与梯度的量级自适应分配； 采用统计阈值判定输出薄弱区域坐标集； 其中，为弱化阈值，无量纲，与分别为全体的均值与标准差，无量纲； 步骤S3的物理约束函数包括： 裂纹曲率连续性约束：通过变分方法嵌入损失，限制预测裂纹骨架的相邻曲率变化率不超过材料相关阈值； 气泡分布约束：采用马尔可夫随机场建模相邻气泡之间的排斥关系。

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中科斯欧(合肥)科技股份有限公司，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1栋31层；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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