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龙图腾网获悉深圳市森棋印刷有限公司申请的专利印刷油墨的供墨控制方法、装置、设备及存储介质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：CN118596705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202410960988.X，技术领域涉及：B41F31/02；该发明授权印刷油墨的供墨控制方法、装置、设备及存储介质是由叶宝兵;袁姗设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本印刷油墨的供墨控制方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种印刷油墨的供墨控制方法、装置、设备及存储介质，用于实现智能化的印刷油墨供墨控制并提高供墨控制的精度。方法包括：获取目标印刷设备的油墨流量数据并进行油墨属性特征提取，得到多个油墨属性特征；获取目标物品的印刷标准数据并创建第一供墨控制参数组合；对目标物品进行印刷操作，并通过预置的光学传感器对目标物品进行光学图像采集，得到光学图像数据；将光学图像数据输入印刷图像检测模型进行印刷特征检测，得到多个油墨光学特征以及多个油墨涂布特征；基于多个油墨光学特征以及多个油墨涂布特征对第一供墨控制参数组合进行参数优化，生成对应的第二供墨控制参数组合。

本发明授权印刷油墨的供墨控制方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种印刷油墨的供墨控制方法，其特征在于，所述印刷油墨的供墨控制方法包括： 通过预置的流量传感器获取目标印刷设备中印刷油墨的油墨流量数据，并对所述油墨流量数据进行油墨属性特征提取，得到多个油墨属性特征； 获取目标物品的印刷标准数据，并根据所述多个油墨属性特征以及所述印刷标准数据创建所述目标印刷设备的第一供墨控制参数组合； 通过所述目标印刷设备，根据所述第一供墨控制参数组合对所述目标物品进行印刷操作，并通过预置的光学传感器对所述目标物品进行光学图像采集，得到光学图像数据； 将所述光学图像数据输入预置的印刷图像检测模型进行印刷特征检测，得到多个油墨光学特征以及多个油墨涂布特征；具体包括：将所述光学图像数据输入预置的印刷图像检测模型，其中，所述印刷图像检测模型包括：第一卷积网络、第一残差网络、第一反残差网络、第二残差网络、第二反残差网络以及第二卷积网络；通过所述第一卷积网络对所述光学图像数据进行卷积操作，得到第一卷积特征图；将所述第一卷积特征图输入所述第一残差网络进行光学特征提取，得到第一光学特征图，并通过所述第一反残差网络对所述第一光学特征图进行特征运算，得到第二光学特征图；将所述第一卷积特征图输入所述第二残差网络进行涂布特征提取，得到第一涂布特征图，并通过所述第二反残差网络对所述第一涂布特征图进行特征运算，得到第二涂布特征图；通过所述第二卷积网络分别对所述第二光学特征图及所述第二涂布特征图进行特征输出，得到多个油墨光学特征以及多个油墨涂布特征； 基于所述多个油墨光学特征以及所述多个油墨涂布特征对所述第一供墨控制参数组合进行参数优化，生成对应的第二供墨控制参数组合；具体包括：基于所述多个油墨光学特征以及所述多个油墨涂布特征，生成对应的目标油墨特征矩阵；通过熵权评价模型，根据所述目标油墨特征矩阵分别计算每个特征矩阵元素的正理想解和负理想解；根据所述正理想解和所述负理想解，分别计算每个特征矩阵元素的综合得分；基于每个特征矩阵元素的综合得分，通过预置的遗传算法创建所述第一供墨控制参数组合对应的C个候选供墨控制参数组合；分别计算每个候选供墨控制参数组合的第一适应度数据，并根据所述第一适应度数据对所述C个候选供墨控制参数组合进行繁殖、交叉和变异操作，生成D个候选供墨控制参数组合，其中，C＜D；分别计算D个候选供墨控制参数组合的第二适应度数据，并根据所述第二适应度数据从所述D个候选供墨控制参数组合中选取对应的第二供墨控制参数组合。

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