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龙图腾网获悉台州市黄岩中盛证书有限公司申请的专利一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版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：CN120542486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510607998.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统是由叶可新设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统，涉及数据处理技术领域，包括：检测模块，用于通过共聚焦显微镜阵列与激光位移传感器，对电晕处理后的PET薄膜表面进行三维形貌扫描，获取表面起伏特征值集合；特征处理模块，用于根据表面起伏特征值集合，计算处理前后表面微粗糙度变化值，提取电晕处理产生的规则凸起结构特征参数，包括凸起高度分布、间距密度和表面真实接触面积增量比。本发明通过检测模块精准获取PET薄膜表面形貌数据，经特征处理、动态预测等模块深度分析与智能计算，结合自适应排版优化线路参数，并利用反馈控制形成闭环优化，有效提升印刷线路质量与生产效率，增强系统自适应能力与可靠性。

本发明授权一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的自适应电晕印刷排版优化系统，其特征在于，包括： 检测模块，用于通过共聚焦显微镜阵列与激光位移传感器，对电晕处理后的PET薄膜表面进行三维形貌扫描，获取表面起伏特征值集合； 特征处理模块，用于根据表面起伏特征值集合，计算处理前后表面微粗糙度变化值，提取电晕处理产生的规则凸起结构特征参数，包括凸起高度分布、间距密度和表面真实接触面积增量比； 动态预测模块，用于利用双通道卷积神经网络分析表面形貌参数和预设线路布局信息，输出各边断裂概率及电阻波动系数，包括： 收集表面形貌参数与预设线路布局信息，并将表面形貌参数转为张量形式、线路布局信息转为二维矩阵；对转换后表面形貌参数与预设线路布局信息进行归一化处理，将转换后表面形貌参数与预设线路布局信息映射到[0,1]区间，得到归一化后数据；根据将归一化后数据，构建双通道卷积神经网络，并将归一化后数据分为训练集和验证集；将训练集输入双通道卷积神经网络中，提取表面形貌参数的多尺度特征和线路连接局部特征；将表面形貌参数的多尺度特征和线路连接局部特征进行拼接，得到组合特征，并通过全连接层对组合特征进行处理，学习特征之间的关系；将经过全连接层处理后的组合特征输入到双通道卷积神经网络输出层，使用一个神经元，结合归一化指数函数计算印刷线路各边的断裂概率；断裂概率输出值在[0,1]区间且所有边概率之和为1；利用另一个神经元配合线性激活函数获取电阻波动系数；定义交叉熵和均方误差损失函数，并计算损失函数对双通道卷积神经网络参数的梯度，同时更新双通道卷积神经网络参数；使用验证集对双通道卷积神经网络参数进行评估，并根据评估结果调整双通道卷积神经网络结构和超参数，直到达到预设迭代次数，得到训练和优化的双通道卷积神经网络；将归一化后的表面形貌参数和预设线路布局信息输入训练和优化的双通道卷积神经网络中，输出各边断裂概率及电阻波动系数； 自适应排版模块，用于根据断裂概率和电阻波动系数，通过包含群体增量学习算法的路径规划器动态调整线路参数； 反馈控制模块，用于通过在线阻抗测量仪，实时监测印刷线路的电阻值，当电阻实际值与理论值相对偏差≥5%时，触发参数回传机制，即将异常区坐标反馈至检测模块进行局部复测，并将复测数据输入动态预测模块更新权重矩阵。

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