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龙图腾网获悉西安华德航天科技有限公司申请的专利一种板卡质量的分区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：CN120801426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511320362.3，技术领域涉及：G01N25/72；该发明授权一种板卡质量的分区检测方法是由赵正瑞;陈庆文;郑德安设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种板卡质量的分区检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种板卡质量的分区检测方法，本发明涉及检测技术领域。该方法的步骤包括：按功能结构划分板卡为功能区块，采集各区块热场分布特征数据；构建标准热模板，用欧氏距离算法计算功能区块热成像匹配程度，超过预设阈值的标记为异常热响应区；采集异常热响应区电阻及电阻梯度变化数据，满足条件则判定为缺陷集群区域，并计算电阻异常幅值；整合缺陷集群区域数据形成复合特征图谱，输入缺陷样本匹配模型，输出缺陷分类结果与置信度评分；结合模糊逻辑推理与神经网络算法，综合热成像匹配程度、电阻异常幅值和置信度评分，算出区域质量评分；融合缺陷分类结果和区域质量评分，生成质量等级标签。基于质量等级标签，完成板卡质量分区检测。

本发明授权一种板卡质量的分区检测方法在权利要求书中公布了：1.一种板卡质量的分区检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将待测板卡按照功能结构进行区域划分，得到板卡功能区块；对板卡功能区块进行热成像采集，得到热场分布特征数据； 步骤S2：构建标准热模板数据，采用z-score最大值法量化每个板卡功能区块热场分布特征数据与标准热模板数据的差异，计算得到每个功能区块的热成像匹配程度，当板卡功能区块的热成像匹配程度大于预设阈值时，则将该板卡功能区块标记为异常热响应区；具体地： 通过z-score最大值法量化实测数据与标准热模板数据的差异，得到热成像匹配程度，公式如下： 计算各点的z-score： ； 其中，是第个点的温度测量值；是第个点的温度均值；是第个点的温度标准差； 在所有计算出的z-score中，取最大值：； 定义匹配程度： ； 其中，是热成像匹配程度，k是衰减系数，决定了衰减的速度，是数据集中最偏离均值的点，值域∈0,1]，时自动趋近0；值越高表示实测热场越接近标准状态：≥0.9：匹配良好，无显著热异常；0.70.9：轻微偏离，需结合其他维度分析；≤0.7：显著异常，标记为“异常热响应区”； 步骤S3：采集异常热响应区的电阻数据和电阻梯度变化数据，当电阻值数据或电阻梯度变化数据满足预设的缺陷集群区域锁定条件时，将该异常热响应区进一步判定为缺陷集群区域，同时基于该异常热响应区的电阻值和电阻梯度变化数据，计算得到电阻异常幅值；具体地： 区域电阻异常幅值计算，采用RMS加权偏差法计算集群区域的电阻异常幅值，公式如下： ； 其中，电阻异常幅值，是缺陷集群区域内第个异常网格点的电阻值；是该区域正常电阻均值；是权重系数，根据网格点与集群中心的距离反比设定；是异常网格点总数；分子的物理意义是其物理意义是缺陷集群区域内各异常网格点的电阻值与该区域正常电阻均值差值的加权平方和，分母的物理意义是所有异常网格点权重系数的总和； 步骤S4：将缺陷集群区域的热场分布特征数据、电阻数据和电阻梯度变化数据，组合得到复合特征图谱；构建缺陷样本匹配模型，将所述复合特征图谱输入至缺陷样本匹配模型，输出得到缺陷分类结果和置信度评分； 步骤S5：根据模糊逻辑推理与神经网络结合算法，对所述热成像匹配程度、电阻异常幅值和置信度评分进行结合，计算得到区域质量评分； 步骤S6：将所述缺陷分类结果与区域质量评分相结合，生成检测区域质量等级标签，根据区域质量等级标签，实现对板卡质量的分区检测。

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