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龙图腾网获悉江苏联恒物宇科技有限公司申请的专利基于机器视觉的RFID标签产线缺陷实时检测系统及补偿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：CN120374566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510470093.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的RFID标签产线缺陷实时检测系统及补偿方法是由刘锡平;王玮;陈杰设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的RFID标签产线缺陷实时检测系统及补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的RFID标签产线缺陷实时检测系统及补偿方法，属于智能制造与质量管控技术领域。系统包括图像采集模块、缺陷检测模块、补偿执行模块和反馈控制模块，基于缺陷类型与位置，触发分级补偿策略，包括实时调整印刷参数、激光精准修复缺陷区域或机械臂自动剔除废品，并通过工业物联网平台同步更新工艺参数库。创新点在于：①提出多模态缺陷数据融合方法，提升复杂工况下的检测鲁棒性；②设计轻量级双分支检测网络，兼顾检测速度与精度；③开发补偿指令协同控制算法，实现缺陷修复与产线节拍的无缝衔接。本方案可将缺陷漏检率降至0.5％以下，补偿响应时间缩短至200ms内，显著提升产线良品率与生产效率。

本发明授权基于机器视觉的RFID标签产线缺陷实时检测系统及补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的RFID标签产线缺陷实时检测系统，其特征在于，包括： 图像采集模块：采用多光谱成像单元101对产线传输的RFID标签进行表面及内部结构图像采集，成像光谱范围覆盖400-700nm的可见光与800-1200nm的近红外，空间分辨率不低于20μmpixel； 缺陷检测模块：搭载轻量化双分支深度学习网络201，第一分支采用YOLOv5模型进行缺陷定位，第二分支采用ResNet-18进行缺陷分类，输出缺陷类型及坐标信息；所述YOLOv5模型的网络结构优化包括： 将主干网络中C3模块替换为Ghost模块，参数量减少40%； 添加坐标注意力机制，特征图权重计算为： 其中，为通道特征，为Sigmoid函数； 补偿执行模块：根据缺陷类型触发分级补偿策略，包括印刷参数动态调整单元301、激光修复单元302及机械臂剔除单元303； 所述分级补偿策略的触发条件为： 一级补偿：当缺陷面积占比时，启动激光修复单元302，修复路径规划满足： 二级补偿：当时，调整印刷参数； 三级补偿：时，机械臂剔除单元303在t≤200ms内移出缺陷标签； 其中，为缺陷面积，为标签面积； 反馈控制模块：通过工业物联网平台401将缺陷数据与补偿结果反馈至产线PLC，实时更新工艺参数库。

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