摘要
本发明涉及瑕疵产品回收路线管理技术领域,具体地说,涉及一种工业互联网数据处理的工业瑕疵产品回收管理系统,其包括智能监测分类单元、溯源及路径规划单元、维护闭环优化单元,本发明中智能监测分类单元采用多光谱成像技术和卷积神经网络图像增强算法,结合模糊聚类与支持向量机混合分类法,识别和分类瑕疵产品并触发回收,溯源及路径规划单元通过哈希算法和时间戳生成区块链ID,融合实时交通数据,运用遗传与蚁群混合算法规划最优回收路线,并引入实时路况预测模型和多智能体系统提升规划效果,维护闭环优化单元基于深度置信网络和随机森林混合模型预测缺陷趋势,利用模型预测控制算法调整生产工艺参数,提升了工业瑕疵产品回收管理效率。
技术关键词
回收管理系统
路径规划单元
工业互联网
瑕疵
模型预测控制算法
模糊聚类算法
深度置信网络
多光谱成像技术
图像增强算法
实时路况
随机森林
算法规划
内部缺陷特征
交通信息平台
视觉传感器
分布式账本技术
蚁群算法
闭环
交通事故信息
系统为您推荐了相关专利信息
多工位协同
工业互联网
IEEE1588v2协议
设备健康管理
轮毂
工业互联网
傅里叶变换算法
加密数据
数据访问策略
数据完整性校验
电力杆塔巡检
输电线缆
图像处理单元
无人机
路径规划单元
墩柱模板
集成传感器
状态空间模型
液压调节装置
模板支撑系统
课件生成方法
课件内容
结构设计模块
决策支持单元
信息融合算法