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龙图腾网获悉西安华瑞恒泰信息技术有限公司申请的专利卫星导航板质控溯源的图像分析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：CN121259003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511833621.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权卫星导航板质控溯源的图像分析方法及系统是由郑亚辉;李楠;杨国齐;马威;王兴龙;王毅璇设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星导航板质控溯源的图像分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了卫星导航板质控溯源的图像分析方法及系统，涉及图像处理技术领域。该方法包括：通过高分辨率面阵CCD相机和激光轮廓仪同步采集射频传输线区域的图像和三维点云数据；基于图像识别获取传输线轮廓，通过点云拟合构建三维射频线模型；利用该模型检测线宽和到地平面间距，结合数据采集误差计算阻抗预测复杂度；基于复杂度动态调用特征阻抗预测引擎，获取预测特征阻抗序列；进行质量缺陷判断，对缺陷产品实施溯源管控。本发明建立了从几何尺寸检测到电气性能评估的完整技术链条，能够有效识别传统方法难以发现的隐性缺陷，提升了卫星导航板的质量控制精度和产品良率。

本发明授权卫星导航板质控溯源的图像分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.卫星导航板质控溯源的图像分析方法，其特征在于，方法包括： 通过高分辨率面阵CCD相机和激光轮廓仪，同步采集获取卫星导航板的射频传输线区域的射频传输线图像和三维点云数据； 基于所述射频传输线图像识别获取射频传输线轮廓，利用所述射频传输线轮廓对所述三维点云数据进行点云拟合，根据最佳点云拟合结果构建三维射频线模型； 利用所述三维射频线模型进行线宽检测和到地平面间距检测，获取线宽尺寸序列和间距尺寸序列，并结合数据采集误差计算得到阻抗预测复杂度，包括： 按照预设固定间距，沿所述三维射频线模型的中心线路径进行采样点设置，生成采样点序列； 在所述采样点序列中选取首个采样点作为第一采样点，在所述第一采样点处，生成一个与所述中心线路径在所述第一采样点切线方向垂直的第一截平面，并计算所述射频线模型在所述第一截平面上的轮廓宽度作为第一线宽尺寸，同时计算所述第一截平面到基准平面的垂直距离作为第一间距尺寸，并按照所述采样点序列进行遍历检测，得到线宽尺寸序列和间距尺寸序列； 根据数据采集误差、所述线宽尺寸序列和间距尺寸序列计算得到阻抗预测复杂度，包括： 基于当前图像干扰特征和当前点云干扰特征，评估确定实时数据采集误差，其中，所述图像干扰特征包括图像模糊度、光照不均匀性和信噪比，所述点云干扰特征包括点云密度、点云缺失率和点云噪声强度； 将所述实时数据采集误差与预设标准数据采集误差的比值设为第一预测复杂系数； 对所述线宽尺寸序列和间距尺寸序列分别进行数据波动性分析，获取线宽尺寸变异系数和间距尺寸变异系数； 将所述线宽尺寸变异系数与预设标准线宽尺寸变异系数的比值设为第二预测复杂系数； 将所述间距尺寸变异系数与预设标准间距尺寸变异系数的比值设为第三预测复杂系数； 根据所述第一预测复杂系数、第二预测复杂系数和第三预测复杂系数加权计算得到阻抗预测复杂度； 基于所述阻抗预测复杂度调用预构建的特征阻抗预测引擎，根据所述线宽尺寸序列和间距尺寸序列分析得到预测特征阻抗序列； 以预设标称介电常数为基准，根据所述预测特征阻抗序列进行所述射频传输线的质量缺陷判断，若存在质量缺陷，则对所述射频传输线所对应的卫星导航板进行溯源管控； 其中，利用所述射频传输线轮廓对所述三维点云数据进行点云拟合，包括： 以所述射频传输线轮廓为框架，对所述三维点云数据进行点云随机拟合，生成第一点云拟合结果； 统计所述第一点云拟合结果中落入所述射频传输线轮廓内的点云数量与所述三维点云数据的点云总数量的比值，作为第一点云拟合度； 继续以所述射频传输线轮廓为框架，对所述三维点云数据进行点云随机拟合，生成第二点云拟合结果，并计算得到第二点云拟合度； 进行迭代拟合，直至达到预设拟合次数，输出最大点云拟合度对应的点云拟合结果作为最佳点云拟合结果； 其中，所述特征阻抗预测引擎的构建步骤包括： 基于同类卫星导航板的射频传输线的历史检测数据，采集样本线宽尺寸序列集和样本间距尺寸序列集，并将不同样本线宽尺寸序列和样本间距尺寸序列所对应的历史特征阻抗检测数据序列作为样本特征阻抗序列，得到样本特征阻抗序列集； 采用所述样本线宽尺寸序列集、样本间距尺寸序列集和样本特征阻抗序列集作为训练数据，等分为L份，并进行有放回地随机选取划分，构建L个样本训练集，其中，L为大于等于10的整数； 采用所述L个样本训练集，分别训练深度学习模型至收敛，生成L个特征阻抗预测单元，组合得到特征阻抗预测引擎； 其中，基于所述阻抗预测复杂度调用预构建的特征阻抗预测引擎，根据所述线宽尺寸序列和间距尺寸序列分析得到预测特征阻抗序列，包括： 将所述阻抗预测复杂度与初始单元选取数量的乘积取整得到适配单元选取数量K，其中，所述初始单元选取数量为4，K大于等于2小于等于L； 在所述特征阻抗预测引擎的L个特征阻抗预测单元中随机选取K个预测单元，根据所述线宽尺寸序列和间距尺寸序列分别进行预测，并对K个预测结果进行均值拟合得到预测特征阻抗序列。

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