机器学习咋优化薄膜制备?深圳森工新材料有新招!

   时间:2024-12-25 来源:色母粒产业网发表评论

【色母粒产业网】12月25日消息,近日,国家知识产权局公布了一项由深圳森工新材料科技有限公司申请的专利,名为“一种基于机器学习优化的高性能聚乙烯醇薄膜制备方法”,公开号CN 119169385 A。该专利申请于2024年9月,标志着在聚乙烯醇薄膜制备领域的一次重要技术创新。

据悉,这项发明涉及生产优化技术领域,旨在通过先进的机器学习技术来提升聚乙烯醇薄膜的制备性能。发明中详细描述了利用第一图像获取装置、第二图像获取装置和第三图像获取装置,分别捕捉多张预制备薄膜的图像。这些图像根据来源进行分类后,会进入一个经过特殊设计的YOLOv5改进模型中进行缺陷判断。这个改进模型不仅引入了Swin-Transformer模块,还融合了CA注意力机制,从而显著提高了对各类缺陷的识别精度。

据色母粒产业网了解,这一创新的核心在于,它不仅仅停留在缺陷的识别上,更进一步地,根据每类缺陷的严重程度,通过预训练的深度学习模型来优化制备设备的参数。这种智能化的调整方式,能够有效地减少薄膜制备过程中的缺陷,进而提升聚乙烯醇薄膜的整体性能。

此项专利的公布,不仅展示了深圳森工新材料科技有限公司在材料制备领域的深厚技术积累,也为聚乙烯醇薄膜行业带来了新的发展机遇。通过机器学习技术的融入,传统材料制备过程得以焕发新生,为行业的高质量发展注入了新的活力。未来,随着该技术的进一步推广和应用,有望推动聚乙烯醇薄膜行业迈向更加智能化、高效化的生产新时代。

 
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