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龙图腾网获悉深圳市紫宸激光设备有限公司;无锡市紫宸激光设备有限公司申请的专利一种基于自动激光焊接的焊后检测方法及相关设备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：CN119850596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510220990.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于自动激光焊接的焊后检测方法及相关设备是由赵建涛;卢财源;许必坚设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动激光焊接的焊后检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及焊接技术领域，尤其涉及一种基于自动激光焊接的焊后检测方法及相关设备，其方法包括：基于预设拍摄规则，获取定位图像和焊点区域的初始图像；基于定位图像，获取标准位置；对初始图像进行预处理，并获取目标图像；基于目标图像，获取芯片边缘轮廓的目标几何信息；将目标几何信息与预设标准几何信息进行匹配，并获取位置偏移量；基于位置偏移量以及标准位置，获取目标图像中焊盘的像素位置；基于目标图像、像素位置以及预设深度学习模型，获取焊点检测结果。本申请有助于提高焊点检测的效率和准确性。

本发明授权一种基于自动激光焊接的焊后检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自动激光焊接的焊后检测方法，其特征在于，包括： 基于预设拍摄规则，获取定位图像和焊点区域的初始图像； 基于所述定位图像，获取标准位置； 对所述初始图像进行预处理，并获取目标图像； 基于所述目标图像，获取芯片边缘轮廓的目标几何信息； 将所述目标几何信息与预设标准几何信息进行匹配，并获取位置偏移量； 基于所述位置偏移量以及所述标准位置，获取目标图像中焊盘的像素位置； 基于所述目标图像、所述像素位置以及预设深度学习模型，获取焊点检测结果； 所述基于所述目标图像、所述像素位置以及预设深度学习模型，获取焊点检测结果包括： 将所述目标图像以及所述像素位置输入到所述预设深度学习模型，并获取焊点特征； 将所述焊点特征与预设标准特征进行比对，生成比对结果； 基于所述比对结果与预设评分标准，获取所述焊点特征所对应的单项评分； 基于所述单项评分以及所述预设评分标准，获取焊点检测结果； 所述基于所述比对结果与预设评分标准，获取所述焊点特征所对应的单项评分包括： 基于所述比对结果，获取不同焊点特征所对应的匹配度； 判断是否存在所述匹配度低于预设匹配阈值； 若存在所述匹配度低于所述预设匹配阈值，则判断所述焊点特征是否为指定特征； 若所述焊点特征为所述指定特征，则将所述焊点特征所对应的单项评分设置为0分； 若所述焊点特征非所述指定特征，则基于所述匹配度以及所述预设评分标准，获取所述焊点特征所对应的单项评分； 所述焊点检测结果包括优秀、良好和不合格；所述基于所述单项评分以及所述预设评分标准，获取焊点检测结果包括： 判断是否存在所述单项评分为0分； 若存在所述单项评分为0分，则将所述焊点检测结果设置为不合格； 若不存在所述单项评分为0分，则基于所述单项评分以及第一评分阈值，获取第一数量； 判断所述第一数量是否大于或等于第一数量阈值； 若所述第一数量大于或等于第一数量阈值，则将所述焊点检测结果设置为优秀； 在所述判断所述第一数量是否大于或等于第一数量阈值之后还包括： 若所述第一数量小于所述第一数量阈值，则基于所述单项评分以及第二评分阈值，获取第二数量； 判断所述第二数量是否大于第二数量阈值； 若所述第二数量大于所述第二数量阈值，则将所述焊点检测结果设置为不合格； 若所述第二数量小于或等于所述第二数量阈值，则基于所述单项评分获取焊点总分； 获取焊点特征所对应的特征数量； 基于所述焊点总分以及所述特征数量，获取单项平均分； 判断所述单项平均分是否大于或等于所述第二评分阈值； 若所述单项平均分大于或等于所述第二评分阈值，则将所述焊点检测结果设置为良好； 若所述单项平均分小于所述第二评分阈值，则将所述焊点检测结果设置为不合格。

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深圳市紫宸激光设备有限公司;无锡市紫宸激光设备有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市宝安区石岩街道塘头一号路创维创新谷5#A栋105、106、107；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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