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龙图腾网获悉四川瀚海精密制造有限公司申请的专利一种喷漆工艺自主优化的方法、系统、介质及产品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：CN121411175B 。

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：202511999069.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种喷漆工艺自主优化的方法、系统、介质及产品是由孙李家;林文渊;许媛媛设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种喷漆工艺自主优化的方法、系统、介质及产品在说明书摘要公布了：一种喷漆工艺自主优化的方法、系统、介质及产品，涉及工艺优化领域。方法包括：将喷漆过程中的多模态传感数据输入至预训练的工艺诊断模型中，输出对当前喷漆工艺状态的语义化诊断描述；根据语义化诊断描述、待喷涂工件的工件信息以及目标漆膜质量标准生成用于消除缺陷或倾向的控制策略方案；将控制策略方案输入数字孪生模型中进行仿真，基于仿真预测结果，通过动态优化器对控制策略方案中的协同调整指令集进行滚动优化，形成最终优化策略。实施上述技术方案，实现了喷漆工艺自主优化。

本发明授权一种喷漆工艺自主优化的方法、系统、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种喷漆工艺自主优化的方法，其特征在于，包括： 实时获取喷漆过程中的多模态传感数据，将所述多模态传感数据输入至预训练的工艺诊断模型中，输出对当前喷漆工艺状态的语义化诊断描述，所述多模态传感数据包括光谱图像数据、声发射数据和环境场数据，所述语义化诊断描述包括对漆膜缺陷或倾向的识别和物理成因推断； 根据所述语义化诊断描述、待喷涂工件的工件信息以及目标漆膜质量标准生成用于消除所述缺陷或倾向的控制策略方案，所述控制策略方案包括对多个环境调节设备及喷涂执行机构的协同调整指令集； 将所述控制策略方案输入数字孪生模型中进行仿真，预测执行所述控制策略方案后预设时间内的漆膜状态演变路径，并基于仿真预测结果，通过动态优化器对所述控制策略方案中的协同调整指令集进行滚动优化，所述动态优化器以最小化质量偏差、能耗及材料消耗的加权总和为目标，并考虑各执行机构动态响应特性的约束，形成最终优化策略； 执行所述最终优化策略，并在执行完成后，基于实际获取的漆膜最终质量数据与仿真预测数据，计算策略执行效能指标，根据所述策略执行效能指标，对所述工艺诊断模型的诊断置信度参数及所述数字孪生模型的动态响应参数进行反向传播与调整， 所述将所述多模态传感数据输入至预训练的工艺诊断模型中，输出对当前喷漆工艺状态的语义化诊断描述，具体包括： 对所述光谱图像数据、所述声发射数据和所述环境场数据进行预处理，所述预处理包括时间戳对齐与空间位置配准； 对预处理后的所述光谱图像数据进行逐像素光谱解析，提取在预设漆膜特征波段的吸收率与反射率分布图，以得到视觉光谱特征，对预处理后的所述声发射数据进行时频分析，提取表征漆滴粒径分布与碰撞能量的特征频带能量比，以得到声学振动特征，对预处理后的所述环境场数据进行空间插值，生成喷漆房内温度场、压力场及气流速度矢量场的三维分布云图，以得到环境物理场特征； 通过跨模态注意力融合模块，对所述视觉光谱特征、所述声学振动特征及所述环境物理场特征进行加权融合，生成深度工况表征向量； 基于所述深度工况表征向量和训练好的工艺知识图谱输出所述语义化诊断描述， 所述基于所述深度工况表征向量和训练好的工艺知识图谱输出所述语义化诊断描述包括： 计算所述深度工况表征向量与所述工艺知识图谱中所有节点预定义的特征向量之间的相似度，选取相似度高于第一阈值的多个节点，作为候选相关节点集，所述工艺知识图谱的节点预先标注有节点类型，所述节点类型包括设备状态、环境参数、物理现象及缺陷类型； 以所述候选相关节点集中节点类型为缺陷类型的第一节点作为推理起点，在所述工艺知识图谱中，沿因果关系边的反向进行限定步长的搜索，直至搜索到节点类型为设备状态或环境参数的根因节点为止，将搜索到的所有节点及连接边按顺序组合为一条或多条从根因节点到所述第一节点的有向路径，作为候选因果推理路径； 对于每一条所述候选因果推理路径，将所述第一节点所代表的缺陷确定为具体缺陷类型，根据生成所述深度工况表征向量所对应的原始空间位置信息，确定所述缺陷的发生位置； 将所述候选因果推理路径上从根因节点到所述第一节点之间的所有节点类型为物理现象的第二节点，按照因果关系顺序串联构建物理成因链， 基于所述深度工况表征向量与所述候选因果推理路径上各节点特征向量的平均相似度，以及所述候选因果推理路径在知识图谱中的先验权重，计算所述候选因果推理路径的逻辑置信度，根据所述逻辑置信度及所述第一节点预定义的缺陷基础严重性，通过预置的映射规则，计算出严重等级； 从所有所述候选因果推理路径中，选取所述逻辑置信度最高的路径，将生成的具体缺陷类型、发生位置、物理成因链及严重等级，填充至预定义的自然语言模板中，生成所述语义化诊断描述。

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