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龙图腾网获悉深圳市宏巨塑胶科技有限公司申请的专利一种基于数据分析的PET膜制备控制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：CN120510126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510615562.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于数据分析的PET膜制备控制方法是由冯辉;杨文基;郭衍高设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的PET膜制备控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的PET膜制备控制方法。该方法通过获取实时工艺参数数据，得到结构化数据集，并采用预先建立的机器学习算法，训练参数性能关系模型，进一步获取PET膜的实时膜表面图像，生成缺陷分布数据以及缺陷严重程度量化结果。然后分析缺陷分布数据、缺陷严重程度量化结果和工艺参数数据的交互作用，得到优化参数组合。最后采用优化参数组合，更新PET膜的制备设备控制系统，调整工艺参数数据。本发明通过实时采集工艺参数，利用机器学习算法优化参数配置，同时结合缺陷的实时检测与工艺参数数据的交互作用，以获得符合高性能要求的PET膜制备方案。

本发明授权一种基于数据分析的PET膜制备控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的PET膜制备控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：从PET膜的制备设备中的传感器获取实时工艺参数数据，并存储至数据库，得到结构化数据集； S2：采用预先建立的机器学习算法，基于所述结构化数据集，训练参数性能关系模型，所述参数性能关系模型为所述工艺参数数据与所述PET膜性能之间的关系模型； S3：获取所述PET膜的实时膜表面图像，采用卷积神经网络算法处理所述图像，识别表面缺陷类型及位置，生成缺陷分布数据以及缺陷严重程度量化结果； S4：通过所述参数性能关系模型，分析所述缺陷分布数据、所述缺陷严重程度量化结果和所述工艺参数数据的交互作用，得到优化参数组合； S5：采用所述优化参数组合，更新所述PET膜的制备设备控制系统，调整工艺参数数据； 其中，所述步骤S4包括以下步骤： S401：通过所述参数性能关系模型，分析所述缺陷分布数据、所述缺陷严重程度量化结果和所述工艺参数数据的交互作用，生成性能预测调整值和工艺参数优化边界条件； S402：基于所述性能预测调整值和所述工艺参数优化边界条件，采用机器学习算法的梯度下降方法计算所述工艺参数数据的优化值； S403：通过所述优化值得到优化参数组合； 其中，所述步骤S403具体包括以下步骤： S40301：通过所述参数性能关系模型，输入所述工艺参数数据，预测膜性能指标，包括力学性能、透明性、化学稳定性，得到性能预测结果； S40302：若所述性能预测结果低于预设的膜质量阈值，则通过所述参数性能关系模型分析所述工艺参数与历史数据的偏差，生成性能偏差量化值； S40303：基于所述性能偏差量化值，采用机器学习算法的梯度下降方法重新计算所述优化值，得到优化参数组合； 其中，所述步骤S40302具体包括：从实时采集的工艺参数中获取温度、拉伸速率和冷却速率，采用数据清洗技术对所述数据进行去噪处理，生成第一参数数据集，判断所述第一参数数据集满足完整性要求，得到标准化参数集；根据所述标准化参数集与历史数据，采用欧氏距离算法计算实时工艺参数与历史数据之间的偏差，生成第一偏差数据集，确定所述第一偏差数据集满足一致性要求，得到偏差特征集；若所述偏差特征集与预设的膜质量阈值相比显示性能预测结果低于标准，则采用逻辑回归算法分析所述偏差特征集与力学性能、透明性、化学稳定性的映射关系，生成第二偏差数据集，判断所述第二偏差数据集满足量化要求，得到偏差量化集；根据所述偏差量化集，采用数据可视化技术对偏差量化值进行格式化处理，生成量化结果数据集，确定所述量化结果数据集满足业务目标，获得最终偏差量化值。

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