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申请/专利权人：深圳市中创盈自动化有限公司
摘要：本发明涉及智能制造与工业自动化技术领域，尤其涉及直线滑台模组质量检测方法及系统，在滑台模组的关键位置部署多模态传感器，采集并融合数据生成综合状态数据；利用历史数据和人工标注数据训练初始深度学习模型，并通过自适应学习和联邦学习优化检测模型；构建实时同步的数字孪生模型，通过多模态特征数据实时更新模型，进行异常检测和故障预测；基于智能决策系统生成最优的维修和操作方案，利用自愈系统实时调整运行参数，执行自动修复和优化操作；本发明实现了高精度、实时性、智能化和自动化的直线滑台模组质量检测，显著提升了系统的检测精度和可靠性，减少了人工干预，提高了检测效率和适应性。
主权项：1.一种直线滑台模组质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：在直线滑台模组的关键位置部署传感器网络，采集视觉图像数据、激光测距数据、超声波检测数据、应变数据、温度数据和声学数据，并对数据进行汇总，获得原始数据集；对汇总的原始数据集进行预处理和时间同步，使用卡尔曼滤波和多传感器数据融合算法生成综合状态数据，对综合状态数据进行特征提取，得到视觉特征数据、激光特征数据、超声波特征数据、应变特征数据、温度特征数据和声学特征数据，整合为多模态特征数据；使用历史运行数据和人工质检结果数据训练初始深度学习模型，将多模态特征数据输入初始检测模型进行实时检测，并通过自适应学习算法和联邦学习优化检测模型，生成优化后的自适应检测模型和联邦学习模型；基于物理仿真模型和数字孪生技术构建实时同步的数字孪生模型，将优化后的自适应检测模型和联邦学习模型中的参数初始化到数字孪生模型中，通过多模态特征数据实时更新数字孪生模型，进行异常检测和故障预测，生成异常与故障报告数据；接收异常与故障报告数据，进行智能决策分析，选择最优的维修和操作方案，生成自愈操作参数数据，实时调整直线滑台模组的运行参数，实现自主修复和优化，并生成预警信息数据，发送至质检人员执行相应的处理措施。
全文数据：
权利要求：
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