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龙图腾网恭喜武汉湾流科技股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的汽车零部件智能喷漆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：CN116341389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202310455932.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的汽车零部件智能喷漆方法是由林钦;周晖;余亮设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的汽车零部件智能喷漆方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的汽车零部件智能喷漆方法，包括：根据空间特征数据构建零部件模型，提取零部件模型的模型指标数据集，将模型指标数据集输入原始神经网络模型，得到原始调控参数，根据原始调控参数进行漆面建模，得到原始漆面模型，提取原始漆层参数，获取标准漆层参数，根据原始漆层参数与标准漆层参数对所述原始神经网络模型进行反馈调节，得到目标神经网络，将当前特征集输入目标神经网络，得到目标调控参数，根据目标调控参数进行漆面喷涂。本发明解决机械在自动化喷涂油漆的过程中很难实现汽车零部件各个部位的精准喷涂，因此往往造成喷涂不均匀、存在较大色差的问题。

本发明授权一种基于神经网络的汽车零部件智能喷漆方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的汽车零部件智能喷漆方法，其特征在于，所述方法包括：采集预构建的汽车零部件的空间特征数据，根据所述空间特征数据构建零部件模型；根据预定的特征指标集提取所述零部件模型的模型指标数据集；将所述模型指标数据集输入预构建的原始神经网络模型，得到原始调控参数，其中所述原始神经网络包括输入层、隐藏层及输出层；根据所述原始调控参数在所述零部件模型上进行漆面建模，得到原始漆面模型，提取所述原始漆面模型的原始漆层参数；获取所述零部件模型对应的标准漆层参数，利用预构建的差值计算公式，根据所述原始漆层参数与所述标准漆层参数对所述原始神经网络模型进行反馈调节，得到目标神经网络，其中所述差值计算公式如下所示： 其中，ci,j,k表示所述标准漆层参数与原始漆层参数在对应空间坐标i,j,k位置处指标参数的差异值，n表示所述标准漆层参数与原始漆层参数在包含空间坐标i,j,k的单位区域内的坐标序号，N表示所述单位区域内的坐标序号个数，x表示标准漆层参数在空间坐标i,j,k位置处的指标参数，y表示原始漆层参数在空间坐标i,j,k位置处的指标参数，所述单位区域内等距分布N个空间坐标i,j,k；获取待喷漆零部件的当前特征集，将所述当前特征集输入所述目标神经网络，得到目标调控参数；根据所述目标调控参数对所述待喷漆零部件进行漆面喷涂，完成汽车零部件的智能喷漆。

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