基于多模态数据融合的智能工厂工艺优化方法及系统

本申请涉及工业数据处理技术领域，提供了一种基于多模态数据融合的智能工厂工艺优化方法及系统。通过传感器获取工厂工作过程中的生产数据；对生产数据进行预处理得到第一数据，根据第一数据的数据源和关联关系生成多模态张量；对多模态张量进行解耦，将得到的图像子模态数据和声学子模态数据输入缺陷识别网络中，输出缺陷特征；基于缺陷特征、生产数据中表示工艺物理状态的物理特征和环境特征，构建贝叶斯因果图，通过贝叶斯因果图输出生产工艺的调整参数；根据调整参数和生产数据，生成工艺调整方案。形成了从数据感知到决策执行的闭环优化，使工艺参数具备动态自适应能力，提升工艺优化的精确度和良品率。