申请/专利权人：江西欧易科技有限公司

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852693A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q10/0631;G06Q50/04;G06V10/20;G06V10/40;G06V10/82;G06V20/52;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/126;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及人工智能应用技术领域，具体为一种集成人工智能算法的滚塑机远程优化装置及方法，装置包括图像分析模块、实时监控模块、质量调整模块、生产优化模块、调度控制模块、资源管理模块、预测分析模块、自适应优化模块。本发明中，通过图像分析模块的卷积神经网络算法，能够对产品的表面缺陷、尺寸偏差和形状变形进行准确识别。实时监控模块的实时数据处理和模式识别技术使得产品质量可以进行即时监控，减少生产过程中的异常。质量调整模块的自动反馈调整机制通过实时质量反馈生成调整指令，实现生产线的实时调整，提高了生产线的应变能力。自适应优化模块的应用使得生产过程可以根据质量预测结果进行自动参数调整，提高生产效益。

主权项：1.一种集成人工智能算法的滚塑机远程优化装置，其特征在于：所述装置包括图像分析模块、实时监控模块、质量调整模块、生产优化模块、调度控制模块、资源管理模块、预测分析模块、自适应优化模块；所述图像分析模块基于生产线摄像头捕获的图像，采用卷积神经网络算法进行图像识别和分析，识别产品的质量等级，生成质量评估报告；所述实时监控模块基于质量评估报告，采用实时数据处理算法对产品质量进行监控，并实施图像增强和模式识别，生成实时质量反馈；所述质量调整模块基于实时质量反馈，采用自动反馈调整机制对生产线进行调整，生成调整指令；所述生产优化模块基于调整指令，利用数据驱动优化方法对生产流程进行优化，生成优化生产计划；所述调度控制模块基于优化生产计划，采用蚁群算法和粒子群优化方法进行多目标生产调度，实现时间和成本的最小化，生成调度方案；所述资源管理模块基于调度方案，采用自适应资源管理策略对原材料、人力和机器时间进行分配和管理，生成资源配置报告；所述预测分析模块基于资源配置报告，使用长短期记忆网络进行时间序列分析，预测产品质量，生成质量预测结果；所述自适应优化模块基于质量预测结果，采用自动参数调整策略进行生产过程优化，生成最终优化指标；所述质量评估报告具体包括表面缺陷识别、尺寸偏差分析和形状变形检测，所述实时质量反馈包括对产品表面质量即时评估、缺陷检测反馈和生产过程异常监控，所述调整指令具体指对生产设备调整参数、工艺流程的微调和生产速度的优化，所述优化生产计划包括生产流程规划、效率提升措施和成本控制策略，所述调度方案具体为生产线时间优化、资源分配和成本控制，所述质量预测结果具体包括未来产品质量趋势预测、潜在问题早期识别和生产效率预估。

全文数据：

权利要求：

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