买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉友创新材料科技(广东)有限公司申请的专利基于深度学习的肤感UV油墨生成方法与肤感UV油墨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：CN120337752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510422909.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的肤感UV油墨生成方法与肤感UV油墨是由元军海;胡志波设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的肤感UV油墨生成方法与肤感UV油墨在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习、油墨生产等技术领域，提供一种基于深度学习的肤感UV油墨生成方法与肤感UV油墨，通过获取原料组成数据和性能参数数据后分别输入深度学习模型对应的输入层，通过反向传播算法对深度学习模型进行迭代训练，使训练后的模型能够输出最优原料投料配比，将最优原料投料配比应用于生产中，包括投料混合、分散机搅拌以及滴加助剂，并在完成搅拌后进行UV固化测试，根据测试反馈再次更新深度学习模型，最终生成具有预期固化速度、附着力和手感表现的肤感UV油墨，从而提升分析肤感UV油墨的多参数耦合关系的效率和准确度，避免油墨批次不一致和性能波动。

本发明授权基于深度学习的肤感UV油墨生成方法与肤感UV油墨在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肤感UV油墨生成方法，其特征在于，包括： 获取肤感UV油墨的原料组成数据和性能参数数据，所述原料组成数据包含聚酯哑光树脂、聚氨酯易消光树脂、肤感树脂、光引发剂、滑爽助剂以及蜡助剂的重量百分比，所述性能参数数据包括固化速度、附着力级别、耐磨损次数以及手感评分； 建立多层神经网络的深度学习模型，将所述原料组成数据和所述性能参数数据分别输入所述深度学习模型对应的输入层；通过反向传播算法对所述深度学习模型进行迭代训练，使训练后的模型能够输出最优原料投料配比； 将所述最优原料投料配比应用于生产中，包括投料混合、分散机搅拌以及滴加助剂，并在完成搅拌后进行UV固化测试，根据测试反馈再次更新所述深度学习模型，最终生成具有预期固化速度、附着力和手感表现的肤感UV油墨； 在投料混合与分散机搅拌过程中，加入在线监测模块实时检测搅拌温度、黏度与转速，并将检测结果输入深度学习模型中的过程监控子网络；所述过程监控子网络实时对比预测黏度与实际黏度的差异，若偏差超出阈值，则自动调整分散机转速或者改变助剂滴加速度； 在滴加滑爽助剂与蜡助剂后，采用分层搅拌方式进行二次混合，并通过UV固化预测试监测固化效率；最终将实测数据再次回传给所述深度学习模型进行微调，使生成的肤感UV油墨在生产过程中保持一致性与可控性，避免因温度变化或搅拌不均造成配方失准； 在深度学习模型中设置手感评分子网络，用于单独提取与肤感树脂含量以及滑爽助剂种类相关的关键特征；所述手感评分子网络接收手感评分训练样本，并运用注意力机制对影响手感的主要特征进行加权；所述手感评分子网络的输出与深度学习模型主模型的其余预测结果综合后得到最终评分，以使投料比例更准确地匹配优异的触感表现；在生产中验证时，采用标准化的盲测触摸评估流程，邀请固定数量的评测人员打分，并将所得分值输入所述手感评分子网络再次进行误差回溯修正，实现对肤感效果的细化控制。

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友创新材料科技(广东)有限公司，其通讯地址为：523000 广东省东莞市大岭山镇连环路36号5号楼702室；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”。