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龙图腾网获悉广东仁达科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的智能工厂生产可视化方法及系统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：CN120508072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510975910.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于数字孪生的智能工厂生产可视化方法及系统是由吴澍桐设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的智能工厂生产可视化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工厂可视化技术领域，尤指一种基于数字孪生的智能工厂生产可视化方法及系统，通过融合激光点云与图像数据，自动构建工厂产线布局与设备结构的三维空间模型，替代人工标注实现物理车间的数字重建，利用深度学习模型解析产品路径与状态变化，识别暴露节点并推理关联设备，完成设备的智能划分，减少人工建模工作。通过提取运行参数的行为节奏特征，与设备子模型的历史模式进行比对，自动构建节奏相似度矩阵，确定参数绑定关系，避免繁琐的人为配置。方案具备良好的灵活性与自适应能力，可在工艺变更或设备替换后快速更新模型，保障数字孪生系统与实际工厂状态同步，实现高效部署与可视化更新。

本发明授权一种基于数字孪生的智能工厂生产可视化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的智能工厂生产可视化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取工厂生产区域内激光点云数据与图像数据，构建包含工厂内产线布局与设备结构的三维空间模型； S2、基于深度学习模型，获取产品在三维空间模型中的生产路径，并提取生产路径上产品的暴露节点，对各暴露节点处的产品图像进行差异分析，判定产品状态变化并匹配设备类型，根据设备类型与设备连接关系在三维空间模型中进行生产设备划分，输出生产设备子模型； S3、采集生产过程中各生产设备的运行参数，并对所述运行参数进行嵌入映射，生成对应的运行参数向量； S4、基于生产设备子模型与运行参数向量，筛选候选子模型；结合运行参数的行为节奏特征与候选子模型的历史运行模式，计算节奏相似度，确定参数绑定关系； S5、根据参数绑定关系将运行参数与设备子模型进行关联，得到可视化生产模型； 所述深度学习模型通过以下步骤构建： S21、基于历史生产过程中采集的产品图像序列与对应的时间空间位姿数据，对所述产品图像序列执行帧间差分运算，提取表示产品外观变化的图像残差序列，得到表征产品状态变化特征的残差特征图集； S22、基于所述残差特征图集与对应时间空间位姿数据，构建包含图像变化模式与产品运动路径的联合编码序列，作为训练样本输入预训练的空间感知路径提取模型，得到产品在三维空间模型中的预测路径； S23、基于所述预测路径，对路径上的连续运动节点进行驻留时间分析与残差幅值聚类，提取具有状态突变特征的暴露节点集合，得到表征产品状态显著变化的关键节点数据集； S24、基于所述关键节点数据集在三维空间模型中的位置，结合空间邻近的设备结构区域与预设的工艺类型映射规则，对节点状态变化执行类型判定与区域归属推理，输出具备空间边界与类型标签的生产设备子模型集合。

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