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龙图腾网获悉中亿腾模塑科技(苏州)有限公司申请的专利一种气压枪螺栓安装异常的检测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：CN120372326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510855562.2，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种气压枪螺栓安装异常的检测方法及系统是由谢海深;帅烽设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气压枪螺栓安装异常的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及气压枪检测技术领域，公开了一种气压枪螺栓安装异常的检测方法及系统，获取安装过程中的实际紧固力数值、气压波动幅度与频率及表面特征图像；计算实际与预设紧固力的动态偏差，形成紧固力偏差序列；基于自适应聚类算法对偏差序列进行多维度离散分析，获取异常离散点簇数量；若数量占比超过预设阈值，则标记为螺栓安装异常；进而比对该气压枪的气压波动幅度与频率是否超出预设范围，以判断气压是否稳定；若不稳定，则将表面图像输入训练好的图像识别模型，输出泄漏痕迹概率；若概率超过预设阈值，则采集泄漏点三维流场数据，计算得到气体泄漏量。所述方法能够实现精准检测与定量分析。

本发明授权一种气压枪螺栓安装异常的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气压枪螺栓安装异常的检测方法，其特征在于，包括： 获取气压枪在螺栓安装过程中的实际紧固力数值、气压波动幅度、气压波动频率和表面特征图像； 将所述实际紧固力数值与预设紧固力数值，进行动态偏差计算，得到紧固力偏差序列； 基于自适应聚类算法，对所述紧固力偏差序列，进行多维度离散分析，得到异常离散点簇的数量； 若所述异常离散点簇的数量占比超过预设阈值，则标记为螺栓安装异常； 根据所述螺栓安装异常的气压枪的气压波动幅度和气压波动频率，分别与预设的幅度阈值和频率范围进行比较，判断气压是否稳定； 若气压不稳定，则将气压不稳定的气压枪的表面特征图像，输入至训练好的图像识别模型，输出泄漏痕迹概率； 若所述泄漏痕迹概率大于预设阈值，则获取泄漏点的三维流场数据，并根据所述泄漏点的三维流场数据，进行泄漏量计算，得到气体泄漏量； 其中，所述若气压不稳定，则将气压不稳定的气压枪的表面特征图像，输入至训练好的图像识别模型，输出泄漏痕迹概率，包括： 所述图像识别模型是由ResNet-18神经网络模型训练得到的； 通过所述图像识别模型的输入层，对所述气压枪表面特征图像进行数据格式转换，得到三维张量形式的图像； 通过所述图像识别模型的卷积层，对所述三维张量形式的图像进行卷积操作，提取图像的局部纹理特征，得到第一特征图； 通过所述图像识别模型的激活函数层，对所述第一特征图进行非线性特征变换，得到增强后的第二特征图； 通过所述图像识别模型的池化层，对所述第二特征图进行下采样处理，得到尺寸缩减后的特征图； 通过所述图像识别模型的全连接层，对所述尺寸缩减后的特征图进行特征整合与分类处理，输出泄漏状态相关的分类特征结果； 通过所述图像识别模型的输出层，对所述分类特征结果进行概率计算，输出泄漏痕迹概率； 其中，所述图像识别模型的训练过程包括： 基于监督学习算法，对预先准备好的训练集，进行优化，得到优化后的训练集； 将所述优化后的训练集，输入至图像识别模型，输出预测泄漏痕迹概率； 将所述预测泄漏痕迹概率与真实泄漏痕迹概率，进行差值计算，得到输出误差值； 基于所述输出误差值，执行反向传播算法更新负载需求模型参数，优化图像识别模型； 重复上述过程，不断优化负载需求模型，直至负载需求在训练集上的输出精度达到预设的输出精度要求，停止训练。

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