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龙图腾网获悉南通荣盛电器有限公司申请的专利一种基于智能控制的模具成型优化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：CN121083869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511621180.X，技术领域涉及：B29C45/76；该发明授权一种基于智能控制的模具成型优化系统是由司鑫炜设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能控制的模具成型优化系统在说明书摘要公布了：本发明具体涉及智能控制技术领域，公开了一种基于智能控制的模具成型优化系统，包括缺陷成品图像采集模块、缺陷智能识别模块、缺陷评分量化模块、工艺参数同步采集模块、工艺风险动态分析模块以及工艺关联闭环优化模块，通过工艺参数同步采集模块实时注塑过程的全流程工艺参数，基于工艺风险动态分析模块计算单参数风险指数和综合风险指数，在参数偏离最优目标值时识别异常，并立即触发预警，通过缺陷‑工艺关联矩阵快速定位核心致因参数，通过逆向优化算法在设备约束范围内模拟不同参数调整对综合缺陷评分的影响，生成逆向优化方案，通过时间戳形成全链路可追溯的数据链，大幅度降低止损时间和生产成本，实现风险的精准评估与预测。

本发明授权一种基于智能控制的模具成型优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能控制的模具成型优化系统，其特征在于，包括缺陷成品图像采集模块、缺陷智能识别模块、缺陷评分量化模块、工艺参数同步采集模块、工艺风险动态分析模块以及工艺关联闭环优化模块： 缺陷成品图像采集模块：配置缺陷成品采集设备，实时多角度采集注塑成品的缺陷成品图像数据，传递至缺陷智能识别模块； 缺陷智能识别模块：包括缺陷智能识别模型，通过缺陷智能识别模型识别缺陷关联数据，将缺陷关联数据转化为标准缺陷文本，传递至缺陷评分量化模块； 缺陷评分量化模块：基于标准缺陷文本，引入缺陷权重系数和缺陷严重数值，计算得到综合缺陷评分，传递至工艺关联闭环优化模块； 工艺参数同步采集模块：部署核心采集工具，实时采集与缺陷成品生产周期同步的全流程工艺参数，存储至时序工艺数据库，并传递至工艺风险动态分析模块； 所述核心采集工具包括注塑机控制器数据接口、高频传感器以及时序工艺数据库，核心采集工具基于同步触发信号机制采集注塑成品生产的全流程工艺参数，全流程工艺参数包括压力参数、速度参数、温度参数以及时间参数； 工艺风险动态分析模块：基于全流程工艺参数计算单参数风险指数，引入参数权重，计算综合风险指数，传递至工艺关联闭环优化模块； 所述单参数风险指数的计算需要获取全流程工艺参数中的每个参数实时值Xj，获取工艺标准数据库中每个参数对应的最优目标值XTj、允许运行最大值USLj以及允许运行最小值LSLj，通过公式： ， 计算得到每个参数的单参数风险指数Rj，j表示全流程工艺参数中的第j个参数，基于每个参数的单参数风险指数和参数权重V通过公式： 计算得到综合风险指数R，其中所有V之和为1，通过主成分分析法得到初始参数权重，并构建参数动态调整机制调整参数权重； 工艺关联闭环优化模块：基于综合缺陷评分和风险动态分析结果构建缺陷-工艺关联矩阵，进行实时预警判断，生成逆向优化方案，反馈至缺陷评分量化模块和工艺风险动态分析模块； 所述缺陷-工艺关联矩阵的构建步骤如下： S2.1：获取缺陷评分量化模块中的综合缺陷评分和标准化缺陷文本，获取工艺风险动态分析模块中的单参数风险指数和综合风险指数，通过时间戳关联两类数据，形成样本数据集； S2.2：将单参数风险指数作为输入变量，综合缺陷评分作为输出变量，选取机器学习算法，将样本数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，训练缺陷-工艺量化预测模型； S2.3：提取标准缺陷文本数量，作为关联矩阵的行，提取工艺参数个数，作为关联矩阵的列，基于缺陷-工艺量化预测模型获取单参数风险指数对缺陷文本的贡献度作为矩阵单元格的数值，验证并动态更新缺陷-工艺关联矩阵； 所述逆向优化方案的生成步骤如下： S3.1：确定使综合风险指数R降至预警阈值以下的工艺参数，同时确保预测综合缺陷评分DS1＜1，并设置约束条件； S3.2：选择优化算法模拟不同工艺参数调整组合对R与DS1的影响，优先调整缺陷-工艺关联矩阵中高贡献度的核心工艺参数，输出优化方案； S3.3：优化方案通过OPCUA接口自动下发至注塑机控制器，注塑机控制器接收指令后，在当前生产周期结束后立即执行新参数。

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