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龙图腾网获悉领湖智能(深圳)有限公司申请的专利基于机器视觉的电机槽楔嵌装质量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：CN121661048B 。

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：202610168200.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的电机槽楔嵌装质量检测方法是由程至强;石舜;单兴义;唐敏设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的电机槽楔嵌装质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的电机槽楔嵌装质量检测方法，具体涉及质量检测技术领域；对电机定子沿环向进行图像采集，构建槽楔嵌装区域的准三维结构模型，并识别微小凸起与压痕特征；提取槽楔与定子槽侧壁间的微间隙轮廓线，结合机器学习算法计算嵌装趋势曲线；基于趋势与缺陷特征判断伪缺陷并进行过滤，生成真实特征数据集合；进一步构建槽楔多维嵌装质量状态模型；基于模型参数分布进行聚类识别，输出质量等级评分并预测结构失效概率；当存在多个评分异常槽楔时，追溯其装配批次、装配人员或工具状态；该方法可实现槽楔嵌装质量的自动化、高精度检测，并具备工艺追溯功能，适用于电机制造过程中的智能质控环节。

本发明授权基于机器视觉的电机槽楔嵌装质量检测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的电机槽楔嵌装质量检测方法，其特征在于：包括： S100，对电机定子沿环向进行图像采集，得到包含多个槽楔嵌装区域的连续图像序列； S200，对图像序列进行图像拼接与配准，构建电机定子槽楔区域的准三维结构模型，并利用深度信息识别槽楔表面微小凸起与压痕特征； S300，提取槽楔与定子槽侧壁间的微间隙轮廓线，结合机器学习算法计算槽楔嵌装趋势曲线； S400，根据识别的槽楔表面微小凸起与压痕特征以及槽楔嵌装趋势曲线，判断槽楔是否存在伪缺陷，并通过伪缺陷过滤算法去除或修正误判区域，生成经优化后的真实特征数据集合； S500，基于所述真实特征数据集合，提取每个槽楔区域的姿态参数、紧固度指标、位置偏差与趋势特征映射至质量风险空间，构建槽楔多维嵌装质量状态模型； S600，基于槽楔多维嵌装质量状态模型的各参数分布，采用聚类算法对所有槽楔进行分类识别，输出每一个槽楔的质量等级评分，并预测其未来使用过程中的结构失效概率； S700，当存在多个槽楔质量等级评分异常时，向上追溯其装配批次、装配人员或工具状态。

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