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龙图腾网获悉无锡锡简科技有限公司申请的专利一种制造装备非标零件BOM表智能检查方法及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：CN120148059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510631516.4，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权一种制造装备非标零件BOM表智能检查方法及系统是由郑凯;郑锐;胡晓琪;张宝文;聂宇轩;杨康;耿展鹏设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种制造装备非标零件BOM表智能检查方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种制造装备非标零件BOM表智能检查方法及系统，属于工业设计技术领域；其中，收集历史BOM表及其对应的非标零件二维图纸数据，并对所述非标零件二维图纸数据进行图像预处理及多模态标注，获得标注数据集；构建两段式字段信息提取模型，基于所述标注数据集对所述两段式字段信息提取模型进行训练；将新项目的非标零件二维图纸数据以及待提取字段名称输入两段式字段信息提取模型，输出非标零件二维图纸相应字段信息；将提取的非标零件二维图纸字段信息与其对应的BOM表中字段信息对比计算，输出检查文档。本申请提供的检查方法及系统，实现了对非标零件BOM表字段信息的自动提取与比对，从而大幅提高BOM表检查的效率和准确性。

本发明授权一种制造装备非标零件BOM表智能检查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种制造装备非标零件BOM表智能检查方法，其特征在于，包括： 步骤S1、收集历史BOM表及其对应的非标零件二维图纸数据，并对非标零件二维图纸数据进行图像预处理及多模态标注，获得标注数据集，其中，多模态标注是利用角点标注与文本框标注相结合的方式对预处理后的二维图纸数据中表格信息进行标注； 步骤S2、构建两段式字段信息提取模型，基于所述标注数据集对所述两段式字段信息提取模型进行训练； 所述两段式字段信息提取模型包括： 第一段模型：多头注意力机制的卷积神经网络模型，其是在ResNet-50模型的卷积层之后依次加入多头注意力机制层和BN层，多头注意力机制层包括4个独立注意力头，用于聚焦表格角点、单元格边界、合并区域及跨页连接区域的特征提取； 第二段模型：卷积循环神经网络模型，其是在循环神经网络的输入端加入卷积神经网络，输出端加入翻译层，用于提取并拼接单元格内的文本内容的字段序列； 步骤S3、将新项目的非标零件二维图纸数据以及待提取字段名称输入两段式字段信息提取模型，输出非标零件二维图纸相应字段信息； 步骤S4、将提取的非标零件二维图纸字段信息与其对应的BOM表中字段信息对比计算，利用BERT模型先对BOM表的检查字段名称和二维图纸字段名称进行统一化处理，再将其对应的字段内容进行文本比对，输出检查文档。

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