CN119445044A 智能制造数字孪生系统的实时监控方法及相关设备 （深圳市联特微电脑信息技术开发有限公司）

道清湖社区清华信息港龙华大厦12层智能制造数字孪生系统的实时监控方法及本发明涉及一种智能制造数字孪生系统的所述三维数字孪生模型分析所述生产现场是否统的方法难以提供足够的细节来全面了解异常2对生产现场进行图像采集，得到实时图像序列，并基于所述实时基于所述三维数字孪生模型分析所述生产现场是否存在异常通过预设的动态时间规整算法，基于所述异常状态数据对所述生产现场进行异常推基于所述异常演变趋势对所述生产现场进行风险评估，得到风险通过多视角立体视觉算法对所述生产现场进行多角度图像采集，得到对所述匹配特征点集进行三角测量，得到所述生产现场的稠密点通过纹理映射算法，对所述初步三维模型中的多视角图像进行映射，对所述纹理增强三维模型进行空间对齐，得到全局一致的三维模型，通过深度学习算法对所述光照均匀的三维模型进行语义分割，得将所述三维数字孪生模型输入预设的异常识别算法内；其中，将所述三维数字孪生模型输入聚焦模块内的空间金字塔池化结构进行多尺度特征提将所述强化聚焦特征图输入DySample模块内进行轻量动态上采样，得到上采样特征将所述上采样特征图输入InceptionNext模块内进行多尺度特征融合，得到融合特征3通过预设的动态时间规整算法对所述生产现场的异常现象进行时空对所述状态转移序列进行因果关联分析，得到异常传播链，并对通过预设的分形理论对所述传播网络特征进行动态演化分析，得到分对所述主要演变特征进行分类分析，得到分类结果；其中，所述分对所述关联规则集进行模糊逻辑推理，得到异常趋势预测结果对所述生产现场的异常演变趋势进行量化评估，得到异常风险量基于所述风险预警数据对所述生产现场进行多维度风险评估基于灰色关联分析对风险控制方案集进行方案评估，得到方案评估基于变分推理方法对所述风险评估结果进行概率分布分析，得到风险概率密度函数，通过多准则决策对所述风险分级结果进行量化评估，得到风险成本矩4基于效益评估结果对所述生产现场进行资源配置优化，得到通过组合优化算法对所述优化调度策略进行备选方案生成，得到备选方基于博弈论对所述可行方案集进行方案对比分析，得到方案评价结基于动态规划算法，基于所述方案优先级序列对所述生产现场识别模块，用于基于所述三维数字孪生模型分析所述生产现推演模块，用于通过预设的动态时间规整算法，基于所述异常状评估模块，用于基于所述异常演变趋势对所述生产现场进行风险评被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的5[0003]现有的监控方法主要依赖于传统的传感器网络和预设规则来检测生产线上的问[0005]本发明的主要目的为提供一种智能制造数字孪生系统的实时监控方法及相关设6将所述三维数字孪生模型输入聚焦模块内的空间金字塔池化结构进行多尺度特将所述多尺度特征图输入ELAN注意力机制内进行特征聚焦，得到强化聚焦特征将所述上采样特征图输入InceptionNext模块内进行多尺度特征融合，得到融合将所述融合特征图输入YOLOv5s模块内进行异常区域识别和分析，得到异常状态7通过预设的分形理论对所述传播网络特征进行动态演化分析，得到分形特征集，基于Koopman算子技术，基于所述异常扩散速率对所述传播网络特征进行动力学[0010]进一步的，基于所述主要演变特征对所述生产现场的异常现象进行异常趋势推基于所述风险预警数据对所述生产现场进行多维度风险评估，得到风险评估结8识别模块，用于基于所述三维数字孪生模型分析所述生产现场是否存在异常现统能够在早期阶段发现生产线上的异常情况。通过精准定位异常区域并获取异常状态数9这些先进的计算方法可以帮助系统区分正常的小幅波动和真正的异常事件，减少误报率。是通过预设的动态时间规整算法，基于所述异常状态数据对所述生产现场进行异常推演，线性时间序列数据的技术，它允许系统将不同时间点上的异常状态数据进行比对和分析，系统能够在三维数字孪生模型中模拟出异常状况如何随着时间推移而演变的趋势。比如，比如是否会影响后续装配环节的工作进度，或是需要调整其他设备的参数以减轻潜在风和细节表现力，系统会通过纹理映射算法对所述初步三维模型中的多视角图像进行映射，焊接机器人执行任务时，其运动轨迹和操作细节会被精确地反映在三维数字孪生模型中，将所述三维数字孪生模型输入聚焦模块内的空间金字塔池化结构进行多尺度特将所述多尺度特征图输入ELAN注意力机制内进行特征聚焦，得到强化聚焦特征将所述上采样特征图输入InceptionNext模块内进行多尺度特征融合，得到融合将所述融合特征图输入YOLOv5s模块内进行异常区域识别和分析，得到异常状态到多个先进算法模块的应用，包括聚焦模块、DySample模块、InceptionNext模块以及YOLOv5s模块，其中聚焦模块进一步细分为空间金字塔池化结构（SpatialPyramid助识别出焊接机器人的微小移动偏差，即使是那些不易察觉的变化也能被准确记录下来。述上采样特征图被输入到InceptionNext模块内进行多尺度特征融合，得到融合特征图。InceptionNext模块进行多尺度特征融合，最终由YOLOv5s模块完成异常区域识别和分析，了智能制造系统的智能化水平和应对复杂生产环境的通过预设的分形理论对所述传播网络特征进行动态演化分析，得到分形特征集，基于Koopman算子技术，基于所述异常扩散速率对所述传播网络特征进行动力学果焊接机器人出现路径偏移或操作失误，这些异常行为会在三维数字孪生模型中留下痕果关联分析旨在找出不同事件之间的因果关系，帮助理解异常现象的发生机制和发展路机器人频繁出现路径偏移（设备故障同时伴随焊接质量下降（工艺偏差那么关联规则为企业管理层提供了关于未来可能发生的情况的清晰视图，帮助他们做出更加明智的决基于所述风险预警数据对所述生产现场进行多维度风险评估，得到风险评估结为优化生产管理和提高产品质量提供了强有力选方案生成、Pareto前沿技术的多目标权衡以及博弈论和灰色关联度方法的方案对比分施例中智能制造数字孪生系统的实时监控装置一