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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于深度学习的装配工艺复用的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：CN116630770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310519560.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的装配工艺复用的方法是由张春燕;王岩岩;郑天宇;张海香设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的装配工艺复用的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的装配工艺复用的方法，步骤如下：根据企业调研，建立历史装配工艺实例数据库；通过SolidWorks二次开发获取初始数据集，并对初始数据集进行扩充、划分，并以MobileNetV3模型作为基础网络模型，融合注意力机制，将待识别装配对象进行多视角采样并进行相似度检索；获取到相似度最高的历史装配对象，该历史装配对象的装配工艺即为用于复用的装配工艺；通过人工交互式修改，使复用工艺更适用于待识别装配对象，并将修改后的工艺储存到历史装配工艺实例数据库中，实现历史装配工艺实例数据库的扩充。本发明通过深度学习来实现装配工艺的快速复用，不仅减少了企业的人工成本，而且还提高装配工艺生成效率和自动化水平。

本发明授权一种基于深度学习的装配工艺复用的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的装配工艺复用的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过对某企业所生产的产品进行调研，建立该产品的历史装配工艺实例，储存在SQLSever数据库中，建立历史装配工艺实例数据库； 2基于SolidWorks二次开发，调用API函数，获取各类历史装配对象的初始数据集； 3对初始数据集进行扩充、划分； 4基于改进MobolenetV3网络模型对数据集进行训练，获得训练模型； 5对待识别装配对象进行多视角采样，获取待识别对象的二维视图集； 6将获取到的待识别对象的二维视图插入到训练好的网络模型中进行相似性检索； 7根据相似度检索，获取到待复用的装配工艺，存入临时数据库中； 8循环完毕所有的待识别装配对象二维视图，通过比较各类待复用装配工艺的相似率，并且根据历史装配对象的名称输出该待识别装配对象所能复用的装配工艺； 9通过人工交互式修改，使复用的工艺更适用于待识别装配对象； 10将复用的装配工艺赋予新的装配工艺名称，并存入历史装配工艺数据库中，以便下次使用。

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