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龙图腾网获悉清华大学申请的专利用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备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：CN119065333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411196529.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备是由郑力;李逸凡设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备在说明书摘要公布了：公开了一种用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备。该方法包括：采集目标制造过程的多个视频，得到图像序列；利用CVAE模型对图像序列进行特征提取，得到潜在变量序列；对潜在变量序列进行自适应变点检测，得到初始变点集合；利用IDTW算法筛选出通用变点集合；根据通用变点集合更新CVAE模型直至收敛；利用收敛的CVAE模型处理实时采集的图像序列，预测生产阶段；根据预测的生产阶段检测进度偏差。本公开显著减少了对人工标注数据的依赖，降低了实施成本，能适应不同生产场景，并且实现了高精度的无监督工艺监控，提高了生产效率。

本发明授权用于重复生产系统的无监督工艺监控方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于重复生产系统的无监督工艺监控方法，其特征在于，包括： 采集目标生产过程的多个视频，得到每个所述视频的图像序列； 利用对比变分自编码器CVAE模型对所述图像序列进行特征提取，得到潜在变量序列； 对每个所述视频的所述潜在变量序列进行自适应变点检测，得到初始变点集合； 利用迭代动态时间规整IDTW算法对所述多个视频的所述初始变点集合进行处理，得到通用变点集合； 根据所述通用变点集合更新CVAE模型，直到CVAE模型收敛； 利用收敛的CVAE模型对实时采集的目标生产过程的图像序列进行处理，预测生产阶段； 根据预测的生产阶段检测进度偏差； 其中，CVAE模型的训练过程中使用如下总损失函数Loss： ， 其中，为调整参数，为三元组损失，为CVAE损失函数； 基于潜在变量服从高斯混合模型GMM分布的先验分布假设，根据下式计算所述CVAE损失函数，其中每个生产阶段对应GMM中的一个高斯分量： ， 其中，为重构图像，为CVAE模型的原始输入图像，为像素的标准差，为生产阶段下的潜在表示标准差，为生产阶段下的潜在表示均值，为先验分布中对应生产阶段的高斯分量的均值参数； 根据下式计算所述三元组损失： , 其中，为锚点图像的潜在表示均值，为正样本图像的潜在表示均值，为负样本图像的潜在表示均值，m为边距参数。

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