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龙图腾网恭喜武汉顺理科技有限公司;中步擎天新能源(湖北)有限公司申请的专利一种用于光伏电池片的激光切割加工质量控制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：CN119417311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202510005435.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种用于光伏电池片的激光切割加工质量控制方法及系统是由钟伟;陈皓;昌桂元;肖小刚设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于光伏电池片的激光切割加工质量控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于光伏电池片的激光切割加工质量控制方法及系统，所述方法包括：P1.在激光切割光伏电池片的加工过程中，实时获取激光切割光伏电池片的加工工艺参数数据信息；P2.采集激光切割光伏电池片的历史加工工艺参数数据信息，并基于所述激光切割光伏电池片的历史加工工艺参数数据信息，采用基于改进的极光优化的BP神经网络回归预测算法对激光切割光伏电池片的加工质量进行预测。本发明不仅能够对光伏电池片的激光切割进行精确的控制和调节，从而提高光伏电池片的生产的稳定性和生产效率，而且光伏电池片的整个切割过程，无需人工参与，降低人工成本，从而进一步提高光伏电池片的生产效率。

本发明授权一种用于光伏电池片的激光切割加工质量控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于光伏电池片的激光切割加工质量控制方法，其特征在于，所述方法包括：P1.在激光切割光伏电池片的加工过程中，实时获取激光切割光伏电池片的加工工艺参数数据信息；P2.采集激光切割光伏电池片的历史加工工艺参数数据信息，并基于所述激光切割光伏电池片的历史加工工艺参数数据信息，采用基于改进的极光优化的BP神经网络回归预测算法对激光切割光伏电池片的加工质量进行预测，得到预测后的激光切割光伏电池片的加工质量数据信息；P3.基于所述预测后的激光切割光伏电池片的加工质量数据信息和所述激光切割光伏电池片的加工工艺参数数据信息，采用基于高斯核函数的牛顿-拉夫逊优化算法对激光切割光伏电池片的加工工艺参数进行优化，得到优化后的激光切割光伏电池片的加工工艺参数数据信息；P4.基于所述优化后的激光切割光伏电池片的加工工艺参数数据信息，构建激光切割光伏电池片的加工质量评估模型，对激光切割光伏电池片的加工质量的评估值进行表征，得到激光切割光伏电池片的加工质量的数据修正信息，所述修正信息用于辅助调整光伏电池片的激光切割加工工艺；在步骤P2中，所述采用基于改进的极光优化的BP神经网络回归预测算法对激光切割光伏电池片的加工质量进行预测包括：P21.将所述激光切割光伏电池片的历史加工工艺参数数据信息输入BP神经网络回归预测模型进行训练和学习，对BP神经网络的权重和偏置进行初始化，并构建BP神经网络的权重矩阵和偏置矩阵，得到BP神经网络的权重矩阵和偏置矩阵的数据信息；P22.基于所述BP神经网络的权重矩阵和偏置矩阵的数据信息，对极光种群进行初始化，确定解空间的边界和种群参数，得到初始化后的极光种群数据信息；P23.基于所述初始化后的极光种群数据信息，建立极光种群的目标优化函数Q， ，其中，x为初始化后的极光种群数据信息，α1、α2和α3为极光种群的自适应权重，对BP神经网络的权重和偏置进行优化，得到优化后的BP神经网络的权重和偏置的数据信息；P24.基于所述优化后的BP神经网络的权重和偏置的数据信息，建立BP神经网络回归预测模型的预测函数W， ，其中，fi为BP神经网络回归预测模型的第i个神经元的激活函数，βi为第i个神经元函数的优化后的BP神经网络的权重，δi为第i个神经元函数的优化后的BP神经网络的偏置，n为样本容量，对激光切割光伏电池片的加工质量进行预测，得到预测后的激光切割光伏电池片的加工质量数据信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉顺理科技有限公司;中步擎天新能源(湖北)有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武汉经济技术开发区南太子湖创新谷启迪协信科创园(QDXX-Q20102)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。