本申请公开了一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证方法和系统，该方法包括：向客户提供网页；根据所述现实呈现设备的型号获取在所述现实呈现设备上进行显示所需要的数据格式；获取与所述客户相关联的订单中的定制化产品的生产数据，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像；将所述虚拟样品影像与所述定制化产品的对应关系保存在数据库中，并将所述虚拟样品影像通过上述网页向所述客户提供所述虚拟样品影像的下载链接。通过本申请解决了定制化生产中需要先生产样品再进行大批量生产的方式所导致的增加资金和时间成本的问题，从而提高了定制化产品的验证效率，减少了成本。减少了成本。减少了成本。
【技术实现步骤摘要】
一种面向服务型制造的个性化定制虚拟仿真验证方法及系统
[0001]本申请涉及到智能制造领域，具体而言，涉及一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证方法和系统。
技术介绍
[0002]在传统的制造业中，一般是有厂商生产好产品，然后将生产的产品放在市场上出售。这种产品的生产方法会针对待生产的产品制定标准的生产流程，使用相同的原料和生产工艺，大批量的生产产品。这种生产方式可以最大程度降低产品的成本。
[0003]但是这种生产方式也有自己的弱点，那就是生产的产品可能无法满足有些用户的需要。用户无法做到定制化生产。为了解决这个问题，在相关技术中提出了用户直连制造的概念，即C2M，C2M是英文Customer
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Manufacturer（用户直连制造）的缩写，是一种新型的工业互联网电子商务的商业模式，又被称为“短路经济”。
[0004]在C2M模式下，引入消费者直达工厂的概念，强调的是制造业与消费者的衔接。事实上，它是一种“聪明”模式：在C2M模式下，消费者直接通过平台下单，工厂接收消费者的个性化需求订单，然后根据需求设计、采购、生产、发货。主要包括纯柔性生产，小批量多批次的快速供应链反应。
[0005]在定制化模式下，在根据客户的订单需求得到生产数据，为了保证按照该生产数据生产出来的产品符合客户的需求，一般会根据这些生产数据首先生产出一些样品，将样品邮寄给客户，在得到客户的确认之后，再进行大规模的生产。这种先生产样品的方式会产生额外成本，并且会浪费一些时间，增加了产品生产的时间成本。
技术实现思路
[0006]本申请实施例提供了一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证方法和系统，以至少解决定制化生产中需要先生产样品再进行大批量生产的方式所导致的增加资金和时间成本的问题。
[0007]根据本申请的一个方面，提供了一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证方法，包括：向客户提供网页，其中，所述网页上包括输入控件，所述输入控件用于输入现实呈现设备的型号；根据所述现实呈现设备的型号获取在所述现实呈现设备上进行显示所需要的数据格式；获取与所述客户相关联的订单中的定制化产品的生产数据，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像； 将所述虚拟样品影像与所述定制化产品的对应关系保存在数据库中，并将所述虚拟样品影像通过上述网页向所述客户提供所述虚拟样品影像的下载链接。
[0008]进一步地，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像包括：根据所述生产数据构造所述生产数据对应的样品的3D图像；根据所述数据格式将所述3D图像转化为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像。
[0009]进一步地，根据所述生产数据构造所述生产数据对应的样品的3D图像包括：将所
述生产数据输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的有监督的神经网络模型，所述多组第一训练数据中的每组第一训练数据均包括：输入数据和输出数据，其中，输入数据为生产数据，输出数据为3D图像；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的3D图像，其中，该3D图像为所述生产数据对应的样品的3D图像。
[0010]进一步地，根据所述数据格式将所述3D图像转化为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像包括：将所述数据格式和所述3D图像输入到第二机器学习模型中，其中，所述第二机器学习模型是使用多组第二训练数据训练得到的有监督的神经网络模型，其中，所述多组第二训练数据中的每组第二训练数据均包括：输入数据和输出数据，输入数据为数据格式和3D图像，输出数据为虚拟样品影像；从所述第二机器学习模型中获取所述第二机器学习模型输出的虚拟样品影像，其中，输出的虚拟样品影像为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像。
[0011]根据本申请的另一个方面，还提供了一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证系统，包括：第一提供模块，用于向客户提供网页，其中，所述网页上包括输入控件，所述输入控件用于输入现实呈现设备的型号；获取模块，用于根据所述现实呈现设备的型号获取在所述现实呈现设备上进行显示所需要的数据格式；构造模块，用于获取与所述客户相关联的订单中的定制化产品的生产数据，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像； 第二提供模块，用于将所述虚拟样品影像与所述定制化产品的对应关系保存在数据库中，并将所述虚拟样品影像通过上述网页向所述客户提供所述虚拟样品影像的下载链接。
[0012]进一步地，所述构造模块用于：根据所述生产数据构造所述生产数据对应的样品的3D图像；根据所述数据格式将所述3D图像转化为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像。
[0013]进一步地，所述构造模块用于：将所述生产数据输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的有监督的神经网络模型，所述多组第一训练数据中的每组第一训练数据均包括：输入数据和输出数据，其中，输入数据为生产数据，输出数据为3D图像；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的3D图像，其中，该3D图像为所述生产数据对应的样品的3D图像。
[0014]进一步地，所述构造模块用于：将所述数据格式和所述3D图像输入到第二机器学习模型中，其中，所述第二机器学习模型是使用多组第二训练数据训练得到的有监督的神经网络模型，其中，所述多组第二训练数据中的每组第二训练数据均包括：输入数据和输出数据，输入数据为数据格式和3D图像，输出数据为虚拟样品影像；从所述第二机器学习模型中获取所述第二机器学习模型输出的虚拟样品影像，其中，输出的虚拟样品影像为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像。
[0015]根据本申请的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述的方法步骤。
[0016]根据本申请的另一个方面，还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现上述的方法步骤。
[0017]在本申请实施例中，采用了向客户提供网页，其中，所述网页上包括输入控件，所述输入控件用于输入现实呈现设备的型号；根据所述现实呈现设备的型号获取在所述现实呈现设备上进行显示所需要的数据格式；获取与所述客户相关联的订单中的定制化产品的生产数据，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像； 将所述虚拟样品影像与所述定制化产品的对应关系保存在数据库中，并将所述虚拟样品影像通过上述网页向所述客户提供所述虚拟样品影像的下载链接。通过本申请解决了定制化生产中需要先生产样品再进行大批量生产的方式所导致的增加资金和时间成本的问题，从而提高了定制化产品的验证效率，减少了成本。
附图说明
[0018]构成本申请的一部分的附图用来提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证方法，其特征在于，包括：向客户提供网页，其中，所述网页上包括输入控件，所述输入控件用于输入现实呈现设备的型号；根据所述现实呈现设备的型号获取在所述现实呈现设备上进行显示所需要的数据格式；获取与所述客户相关联的订单中的定制化产品的生产数据，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像；将所述虚拟样品影像与所述定制化产品的对应关系保存在数据库中，并将所述虚拟样品影像通过上述网页向所述客户提供所述虚拟样品影像的下载链接。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述生产数据和所述数据格式构造能够在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像包括：根据所述生产数据构造所述生产数据对应的样品的3D图像；根据所述数据格式将所述3D图像转化为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述生产数据构造所述生产数据对应的样品的3D图像包括：将所述生产数据输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的有监督的神经网络模型，所述多组第一训练数据中的每组第一训练数据均包括：输入数据和输出数据，其中，输入数据为生产数据，输出数据为3D图像；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的3D图像，其中，该3D图像为所述生产数据对应的样品的3D图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述数据格式将所述3D图像转化为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像包括：将所述数据格式和所述3D图像输入到第二机器学习模型中，其中，所述第二机器学习模型是使用多组第二训练数据训练得到的有监督的神经网络模型，其中，所述多组第二训练数据中的每组第二训练数据均包括：输入数据和输出数据，输入数据为数据格式和3D图像，输出数据为虚拟样品影像；从所述第二机器学习模型中获取所述第二机器学习模型输出的虚拟样品影像，其中，输出的虚拟样品影像为在所述现实呈现设备上显示的虚拟样品影像。5.一种面向服务型制造的个性化定制的虚拟验证系统，其特征在于，包括：第一提供模块，用于向客户提供网页，其中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马骁，张嘉雯，滕宏春，曹怀明，朱兵钺，王丹，
申请(专利权)人：北京赛育达科教有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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