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龙图腾网获悉浙江常青树信息技术有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的AOI设备智能复判与管控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：CN121559897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610092613.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于深度学习的AOI设备智能复判与管控系统是由张丽娟;张海强设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的AOI设备智能复判与管控系统在说明书摘要公布了：本申请涉及工业自动化控制技术领域，公开了一种基于深度学习的AOI设备智能复判与管控系统。该系统包括设备对接与数据适配模块、复判流程执行模块、基于置信度的闭环管控模块、人工复核与反馈模块及模型训练与迭代模块。设备对接模块将异构数据转换为标准化对象；复判模块基于CNN模型输出置信度并执行分流策略；管控模块依据复判差异计算参数修正梯度以反向调整AOI设备；训练模块利用人工裁决数据执行增量更新。本发明通过置信度加权算法建立算法推理至物理设备的闭环反馈机制，实现了AOI检测参数的自适应动态调整与模型的持续迭代，有助于降低产线误报率并提升检测系统的自动化运维水平。

本发明授权一种基于深度学习的AOI设备智能复判与管控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AOI设备智能复判与管控系统，其特征在于，包括： 设备对接与数据适配模块，其配置为建立与生产线上异构AOI检测设备的通信连接，捕获包含NG图像及元数据的检测数据包，将所述检测数据包转换为系统内部统一的标准化数据对象后发送至产线专属缓存区； 复判流程执行模块，其配置为从所述产线专属缓存区获取所述标准化数据对象，利用预训练的卷积神经网络模型执行推理，输出复判分类结果及缺陷概率值，并根据所述缺陷概率值执行自动放行或路由至人工复核的分流策略； 基于置信度的闭环管控模块，其配置为监控AOI检测设备与所述复判流程执行模块之间的判定差异，在检测到AOI检测设备的参数存在漂移趋势时，计算检测阈值修正量并反向调整所述AOI检测设备的物理检测参数； 人工复核与反馈模块，其配置为接收由所述复判流程执行模块发送过来的疑似缺陷数据，提供人机交互界面以获取人工最终裁决结果，并生成带标签的样本数据； 模型训练与迭代模块，其配置为利用所述带标签的样本数据对所述卷积神经网络模型进行更新，并将更新后的模型参数分发至所述复判流程执行模块； 所述复判流程执行模块包括深度特征提取单元、分类推理单元以及智能路由决策单元； 所述深度特征提取单元配置为利用多层级联的卷积层提取图像的边缘纹理特征及高维语义特征； 所述分类推理单元配置为将所述高维语义特征映射为真缺陷概率和假缺陷概率，并基于两者的概率差值计算修正后的所述缺陷概率值； 所述智能路由决策单元，配置为比对所述缺陷概率值与自动放行阈值，当判定为假缺陷且所述缺陷概率值高于所述自动放行阈值时生成放行指令，否则触发人工路由逻辑； 所述分类推理单元配置为执行如下逻辑以计算所述缺陷概率值： 选取模型输出的真缺陷概率与假缺陷概率中的较大值作为基准概率；计算所述真缺陷概率与所述假缺陷概率之差的绝对值；对所述绝对值进行基于预设惩罚系数的指数运算以降低分类边界模糊样本的权重；将指数运算结果与所述基准概率相乘，得到最终的所述缺陷概率值。

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