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龙图腾网恭喜德阳应和机械制造有限责任公司申请的专利一种面向智能制造的金属铸造过程质量监测系统及其方法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：CN119721876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510238363.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种面向智能制造的金属铸造过程质量监测系统及其方法是由石佳;余剑;李东设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能制造的金属铸造过程质量监测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向智能制造的金属铸造过程质量监测系统及其方法，涉及金属铸造质量监测技术领域。该系统使用贝叶斯方法和多模型假设检验对铸造过程进行实时监测，识别是否存在偏差或异常，并做出相应的调整，以确保铸件的质量始终符合预定标准；通过四种预训练模型并行处理，对标准化处理后的传感器数据进行特征提取并融合，通过迁移学习对预训练模型进行微调；基于多层感知机模型的集成方法对融合后的特征向量进行分类预测或回归预测，并结合不确定性量化方法评估预测结果的不确定性。本发明的系统和方法不仅能够实时监控铸造过程中的各种物理参数，还能精确预测并及时发现问题，减少生产中的浪费，提高铸件的整体质量。

本发明授权一种面向智能制造的金属铸造过程质量监测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能制造的金属铸造过程质量监测系统，其特征在于，所述系统包括：传感器模块，用于实时采集金属铸造过程中的传感器数据，包括温度数据、振动数据、光电信号数据和机器控制信号数据；数据预处理模块，用于对采集到的原始传感器数据进行去噪、归一化和标准化处理；过程监测模块，用于根据传感器数据，使用贝叶斯方法和多模型假设检验对铸造过程进行实时监测，识别是否存在偏差或异常，并做出相应的调整，以确保铸件的质量始终符合预定标准；特征提取模块，用于通过四种预训练模型并行处理，对标准化处理后的传感器数据进行特征提取并融合，通过迁移学习对预训练模型进行微调，所述四种预训练模型包括EfficientNetV2、SwinTransformer、VisionTransformer和ConvNeXT；所述特征提取模块将每种类型的传感器数据分别输入到四个预训练模型，其中EfficientNetV2利用复合缩放方法提取铸件表面质量和温度波动，SwinTransformer通过滑动窗口自注意力机制提取温度和振动的时序变化模式，VisionTransformer通过全局自注意力机制捕捉温度变化、振动模式、应力和变形模式、材料流动的全局特征，ConvNeXT结合卷积神经网络与Transformer结构，提取机器控制信号的变化趋势；将四个预训练模型提取的特征向量拼接在一起，形成一个综合的特征向量作为集成学习模块的输入；集成学习模块，用于基于多层感知机模型的集成方法对融合后的特征向量进行分类预测或回归预测，并结合不确定性量化方法评估预测结果的不确定性；反馈模块，用于将过程监测模块的监测结果和集成学习模块的预测结果以可视化的方式显示或进行预警。

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