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龙图腾网获悉宁波华彩纳米科技有限公司申请的专利一种水性笔油墨稀释剂配比控制方法、装置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：CN120909138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511441308.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种水性笔油墨稀释剂配比控制方法、装置及系统是由张斌设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水性笔油墨稀释剂配比控制方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及油墨配制设备技术领域，公开了一种水性笔油墨稀释剂配比控制方法、装置及系统，方法包括：在预设时间步长下，通过部署在搅拌釜上的多模态在线感知单元，同步采集搅拌釜内混合液的光谱数据和视觉数据等多模态原始数据；将所述原始数据输入至跨模态融合神经网络模型，生成统一的、低维度的状态表征向量；将所述状态表征向量提供给强化学习决策智能体，由其依据最优策略输出精细化物理操作指令；控制执行机构执行所述指令。重复上述步骤，直至满足生产终止条件。通过多模态感知、跨模态融合及深度强化学习技术，实现了对水性笔油墨稀释剂配比过程的自适应闭环控制，提高了配比的精确性、稳定性和一致性，降低了人工干预。

本发明授权一种水性笔油墨稀释剂配比控制方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种水性笔油墨稀释剂配比控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.实时感知：在预设时间步长下，通过部署在搅拌釜110或其循环管路上的多模态在线感知单元300，同步采集搅拌釜110内混合液的多模态原始数据，所述多模态原始数据至少包括反映分子信息的光谱数据和反映宏观表观状态的视觉数据，所述多模态原始数据还包括流变数据和理化数据；所述流变数据由在线黏度计或搅拌轴扭矩传感器采集；所述理化数据由pH电极、电导率仪或温度传感器采集； S2.状态表征：将所述多模态原始数据输入至一个预设的、用于自动提取并融合跨模态隐性特征的跨模态融合神经网络模型，由跨模态融合神经网络模型将所述多模态原始数据映射并生成统一的、低维度的状态表征向量，状态表征向量用于全面描述当前混合液的物理化学状态，所述的状态表征具体包括： 对所述光谱数据和所述视觉数据进行预处理； 将预处理后的所述光谱数据和所述视觉数据分别输入至所述跨模态融合神经网络模型中的模态特异性编码器，以提取高层特征； 通过所述跨模态融合神经网络模型中的跨模态融合器，对所述高层特征进行自注意力加权计算与融合，以学习跨模态隐性关联特征，并生成所述状态表征向量； S3.智能决策：将所述状态表征向量作为输入，提供给一个预设的强化学习决策智能体，由所述强化学习决策智能体依据其学习到的最优策略，针对当前状态输出用于引导混合液状态向目标状态演进的精细化物理操作指令； S4.闭环执行：控制与所述搅拌釜110连接的执行机构，执行所述精细化物理操作指令，以改变混合液的物理化学状态； S5.循环迭代：重复步骤S1至S4，直至所述状态表征向量所表征的混合液状态满足预设的生产终止条件。

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