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龍圖騰網(wǎng)恭喜綿陽(yáng)飛騰精密機(jī)械科技有限公司;四川大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于人工智能的儀器加工生產(chǎn)線管理系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119204831B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411448295.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的儀器加工生產(chǎn)線管理系統(tǒng)是由龔勤林;黃雯;李恒;崔澤永設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-10-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的儀器加工生產(chǎn)線管理系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的儀器加工生產(chǎn)線管理系統(tǒng)，屬于生產(chǎn)線管理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)采集生產(chǎn)線上已加工儀器的表面圖像以及生產(chǎn)線對(duì)應(yīng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并采用人工智能模型對(duì)已加工儀器的表面圖像以及生產(chǎn)線對(duì)應(yīng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不僅僅可以對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)線運(yùn)行的監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)線出現(xiàn)的故障，從而全面管理儀器加工生產(chǎn)線的工作情況，解決了現(xiàn)有技術(shù)中生產(chǎn)效率不高、人工干預(yù)過(guò)多以及產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的儀器加工生產(chǎn)線管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工智能的儀器加工生產(chǎn)線管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、生產(chǎn)管理模塊以及用戶(hù)界面模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集生產(chǎn)線上已加工儀器的表面圖像以及生產(chǎn)線對(duì)應(yīng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到待分析數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于將所述待分析數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)加密算法進(jìn)行加密后，將加密后的待分析數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析模塊中；所述數(shù)據(jù)分析模塊包括第一數(shù)據(jù)分析單元以及第二數(shù)據(jù)分析單元；所述第一數(shù)據(jù)分析單元，用于采用第一人工智能模型對(duì)待分析數(shù)據(jù)中的表面圖像進(jìn)行識(shí)別，確定質(zhì)量分析結(jié)果；所述第二數(shù)據(jù)分析單元，用于采用第二人工智能模型對(duì)待分析數(shù)據(jù)中的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，確定運(yùn)行分析結(jié)果；第一人工智能模型以及第二人工智能模型的訓(xùn)練過(guò)程包括：初始化粒子群；其中，粒子群中每個(gè)粒子為待優(yōu)化的超參數(shù)；粒子包括待訓(xùn)練人工智能模型的超參數(shù)；待訓(xùn)練人工智能模型為第一人工智能模型或第二人工智能模型，超參數(shù)為各層之間的連接權(quán)重以及閾值；獲取每個(gè)粒子的損失函數(shù)值，將損失函數(shù)值最小的一半粒子劃分為局部?jī)?yōu)化粒子群，將另一半粒子劃分為全局優(yōu)化粒子群；針對(duì)局部搜索粒子群，采用自適應(yīng)慣性權(quán)重對(duì)粒子更新為： 其中，表示自適應(yīng)慣性權(quán)重，表示第t次訓(xùn)練過(guò)程中局部搜索粒子群的第i個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的速度，表示第t+1次訓(xùn)練過(guò)程中第i個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的速度，表示第一加速系數(shù)，表示第二加速系數(shù)，表示（0,1）之間的第一隨機(jī)數(shù)，表示（0,1）之間的第二隨機(jī)數(shù)，表示第i個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的歷史最優(yōu)值，表示最優(yōu)粒子；表示第t次訓(xùn)練過(guò)程中第i個(gè)粒子，表示更新后的；表示慣性權(quán)重最大值，表示慣性權(quán)重最小值，T表示預(yù)設(shè)最大訓(xùn)練次數(shù)，i=1,2,…,I，I表示局部搜索粒子群中粒子總數(shù)；針對(duì)全局優(yōu)化粒子群，采用動(dòng)量更新的方式對(duì)粒子更新為： 其中，表示第t次訓(xùn)練過(guò)程中全局優(yōu)化粒子群的第j個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的速度，表示第t+1次訓(xùn)練過(guò)程中第j個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的速度，表示縮減因子，表示第三加速系數(shù)，表示第四加速系數(shù)，表示（0,1）之間的第三隨機(jī)數(shù)，表示（0,1）之間的第四隨機(jī)數(shù)，表示第j個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的歷史最優(yōu)值，表示（0,1）之間的第五隨機(jī)數(shù)，e表示自然常數(shù)，表示第j個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，為，表示第j個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)值；在訓(xùn)練次數(shù)到達(dá)最大訓(xùn)練次數(shù)之前，返回獲取局部?jī)?yōu)化粒子群以及全局優(yōu)化粒子群的步驟，否則重新獲取最優(yōu)粒子，并將所述最優(yōu)粒子作為待訓(xùn)練人工智能模型的最終超參數(shù)，完成訓(xùn)練；所述數(shù)據(jù)分析模塊，用于對(duì)加密后的待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行解密之后，采用人工智能對(duì)所述待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定質(zhì)量分析結(jié)果以及運(yùn)行分析結(jié)果；所述生產(chǎn)管理模塊，用于根據(jù)所述質(zhì)量分析結(jié)果以及運(yùn)行分析結(jié)果，對(duì)儀器加工生產(chǎn)線進(jìn)行管理，得到管理結(jié)果；所述用戶(hù)界面模塊，用于展示歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前待分析數(shù)據(jù)、質(zhì)量分析結(jié)果、運(yùn)行分析結(jié)果以及管理結(jié)果給用戶(hù)。

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