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龙图腾网获悉安徽大学;江西省通讯终端产业技术研究院有限公司;江西省智能硬件制造创新中心有限公司申请的专利一种基于多维数据融合的电子产品缺陷检测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：CN121582237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202512017778.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多维数据融合的电子产品缺陷检测方法是由杨慧亮;陈鹏;吴成中;梁栋;冯明涛;张聪炫;龙满生;彭迎;梁韬;曾志云;叶旺平;张辉;赵宏;李达;朱江设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维数据融合的电子产品缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子产品缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于多维数据融合的电子产品缺陷检测方法，该方法包括选取目标区域电路板，基于特定电路板图像单位分割得到区域三维图像；基于缺陷特征分析所述图像异常区域以确定致命缺陷或非致命缺陷；基于非致命缺陷类别数量和电路板的基准面积得到电路板的实际缺陷密度，基于实际缺陷密度和标准缺陷密度区间确定对应非致命缺陷类别的缺陷影响值；基于缺陷影响值和其对应的缺陷影响权重确定电子产品缺陷等级。本发明具有检测准确性高、自动化程度高和适应性强等优势，在电子产品制造和质量控制等领域具有广阔应用前景，能够有效提升产品质量和生产效率，推动电子制造行业发展。

本发明授权一种基于多维数据融合的电子产品缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据融合的电子产品缺陷检测方法，其特征在于，包括： 选取目标区域内的电路板，基于图像传感器组获取所述电路板的三维图像，基于电路板图像单位对所述三维图像进行分割以得到区域三维图像的过程包括： 随机选取流水线上的成品电路板，对所述成品电路板进行三维扫描以得到电路板的三维图像，基于电路板图像单位的面积对所述三维图像进行单位分割以得到电路板的区域三维图像； 其中，所述电路板图像单位的面积为单一具有产品功能电路板的图像面积； 对比所述区域三维图像和标准三维图像以得到图像异常区域，基于所述图像异常区域的缺陷特征的分析结果确定致命缺陷或非致命缺陷； 基于所述非致命缺陷确定非致命缺陷类别和非致命缺陷类别数量，基于所述非致命缺陷类别数量和电路板的基准面积得到电路板的实际缺陷密度的过程包括： 基于元件定位缺陷数量和焊点连接缺陷数量确定非致命缺陷类别数量，基于所述非致命缺陷类别数量与电路板的基准面积确定实际缺陷密度； 其中，所述基准面积为电路板图像单位的面积； 基于所述实际缺陷密度和标准缺陷密度区间确定对应非致命缺陷类别的缺陷影响值的过程包括： 基于元件定位缺陷的实际定位缺陷密度小于标准定位缺陷密度区间最小值，根据标准定位缺陷密度区间最小值与实际定位缺陷密度的差值确定实际定位缺陷影响值； 基于元件定位缺陷的实际定位缺陷密度在标准定位缺陷密度区间，将第一定位缺陷影响值确定为实际定位缺陷影响值； 基于元件定位缺陷的实际定位缺陷密度大于标准定位缺陷密度区间最大值，根据实际定位缺陷密度与标准定位缺陷密度区间最大值的差值确定实际定位缺陷影响值； 基于焊点连接缺陷的实际连接缺陷密度小于标准连接缺陷密度区间最小值，根据标准连接缺陷密度区间最小值与实际连接缺陷密度的差值确定实际连接缺陷影响值； 基于焊点连接缺陷的实际连接缺陷密度在标准连接缺陷密度区间，将第二定位缺陷影响值确定为实际连接缺陷影响值； 基于焊点连接缺陷的实际连接缺陷密度大于标准连接缺陷密度区间最大值，根据实际连接缺陷密度与标准连接缺陷密度区间最大值的差值确定实际连接缺陷影响值； 其中，所述第一定位缺陷影响值大于所述第二定位缺陷影响值； 基于所述缺陷影响值和其对应的缺陷影响权重确定电子产品缺陷等级的过程包括： 基于实际定位缺陷影响值和实际定位缺陷影响权重，以及，实际连接缺陷影响值和实际连接缺陷影响权重确定电子产品缺陷等级； 其中，所述缺陷影响值包括实际定位缺陷影响值和实际连接缺陷影响值； 其中，缺陷特征包括元件实际坐标偏差值、焊点占比面积值、引脚偏移量和焊点与元件的实际位置距离，所述非致命缺陷类别包括元件定位缺陷和焊点连接缺陷。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学;江西省通讯终端产业技术研究院有限公司;江西省智能硬件制造创新中心有限公司，其通讯地址为：231200 安徽省合肥市肥西路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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