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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于机器学习的自动化质量检测系统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：CN118857803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410752548.5，技术领域涉及：G01M99/00；该发明授权基于机器学习的自动化质量检测系统是由吴磊;于冬雪;韩佰益;李欣;刘思宇设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的自动化质量检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人动作质量检测技术领域，公开了基于机器学习的自动化质量检测系统，包括：信息储存模块，其用于储存机器人在标准动作下的关节移动信息、标准动作下的伺服电机的电力输入信息和机器人基础信息；信息采集模块，其用于获取机器人当下的环境温度、机器人关节移动信息、伺服电机的电力输出信息，并生成机器人第一动作数据和机器人第二动作数据。本发明在机器人处于第二状态时，光电编码器的精度下降，通过机器人第二动作数据修正机器人第一动作数据，在光电编码器的精度下降时，利用伺服电机的输入电流对其进行修正，可以提高机器人在第二状态下的光电编码器的检测精度。

本发明授权基于机器学习的自动化质量检测系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的自动化质量检测系统，其特征在于，包括：信息储存模块（101），其用于储存机器人在标准动作下的关节移动信息、标准动作下的伺服电机的电力输入信息和机器人基础信息；其中，机器人基础信息包括：机器人使用时长、机器人的尺寸信息、机器人各部位重量信息、机器人各关节位置的伺服电机在不同温度下的电阻和磁导率信息；信息采集模块，其用于获取机器人当下的环境温度、机器人关节移动信息、伺服电机的电力输出信息，并生成机器人第一动作数据和机器人第二动作数据；信息采集模块包括：温度采集单元（201），采用温度传感器获取机器人当下的环境温度；动作采集单元（202），采用动作传感器对机器人关节移动信息进行实时检测，记为机器人第一动作数据；关节移动信息包括：关节移动距离、关节移动角度和动作速度；电信号采集单元（203），采用功率传感器对伺服电机的电力输入信息进行检测；电力输入信息包括：伺服电机的电流和电压；根据动作传感器获得的机器人关节移动信息计算关节移动角度，其中，关节移动角度的计算公式如下： ；式中，∆N表示光电编码器的脉冲数的变化量；表示光电编码器的每转脉冲数，为自定义参数，根据光电编码器的实际工作情况确定；关节移动距离的计算公式如下： ；式中，表示机器人关节的旋转中心到移动端点的半径；关节动作速度的计算公式如下： ；式中，表示机器人移动所花费的时间；参数修正模块，其用于判断机器人当前状态，并根据机器人当前状态和机器人第二动作数据修正机器人第一动作数据，在机器人第一动作数据被修正后生成机器人第三动作数据；动作标准度评估模块（104），在机器人第一动作数据未被修正时，采用机器人第一动作数据计算机器人动作标准度评分；在机器人第一动作数据被修正时，采用机器人第三动作数据计算机器人动作标准度评分。

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