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龙图腾网获悉北京顺特科技有限公司申请的专利用于RF标签生产的智能化在线检测复核系统及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：CN120218761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510715627.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权用于RF标签生产的智能化在线检测复核系统及方法是由陈劲柯设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于RF标签生产的智能化在线检测复核系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于RF标签生产的智能化在线检测复核系统及方法，涉及智能检测领域，通过预定义的RF标签标准位置库，结合目标产品型号和定位信息标定RF标签标准安装位置，并基于该位置构建射频干扰介质相关信息列表，进而进行RF标签生产参数寻优获得约束空间，通过接收监测参数计算偏差向量，统计异常RF标签占比以预测异常概率，并根据异常概率阈值决定执行全检或抽检，使得检测策略具有灵活性和适应性，解决了RF标签生产检测效率低下且误判率高，固定参数设置无法适应不同产品型号和定位信息多样化需求，从而影响RF标签生产质量和效率的问题，提高了RF标签生产不良产品的检出效率和质量控制，同时优化了质检资源的分配。

本发明授权用于RF标签生产的智能化在线检测复核系统及方法在权利要求书中公布了：1.用于RF标签生产的智能化在线检测复核系统，其特征在于，所述系统包括： 位置标定模块，用于通过预定义的RF标签标准位置库，处理目标产品型号和目标产品定位，标定RF标签标准安装位置； 结构获取模块，用于获得目标产品结构信息，基于所述RF标签标准安装位置，构建射频干扰介质类型列表、介质分布距离列表和介质结构列表； 生产寻优模块，用于根据所述RF标签标准安装位置、所述射频干扰介质类型列表、所述介质分布距离列表和所述介质结构列表进行RF标签生产寻优，获得安装参数约束空间和射频参数约束空间； 偏差计算模块，用于接收RF标签生产监测参数，计算与所述安装参数约束空间的安装参数偏差向量，以及与所述射频参数约束空间的射频参数偏差向量； 统计分析模块，用于统计所述安装参数偏差向量和所述射频参数偏差向量的RF标签生产样本集合的异常RF标签占比，获得RF标签异常概率； 质检执行模块，用于当所述RF标签异常概率大于或等于异常概率阈值时，将目标产品发送至全检库执行质检，否则，将所述目标产品发送至抽检库执行质检； 通过预定义的RF标签标准位置库，处理目标产品型号和目标产品定位，标定RF标签标准安装位置，包括： 获得预设产品型号和预设产品结构信息； 将所述预设产品结构信息定位于三维坐标系，获得预设产品三维坐标； 根据预设射频干扰介质类型集，结合所述预设产品结构信息，从所述预设产品三维坐标提取射频干扰介质三维坐标； 通过用户端，对所述预设产品三维坐标进行筛选，获得RF标签可安装区域； 在所述RF标签可安装区域，对所述射频干扰介质三维坐标进行射频干扰最小位置寻优，获得所述RF标签标准安装位置； 在所述RF标签可安装区域，对所述射频干扰介质三维坐标进行射频干扰最小位置寻优，获得所述RF标签标准安装位置，包括： 获得RF标签图案轮廓，在所述RF标签可安装区域进行枚举安装部署，获得若干RF标签初始安装位置； 基于所述射频干扰介质三维坐标，结合所述预设产品结构信息，获得射频干扰介质类型； 基于所述射频干扰介质类型和所述射频干扰介质三维坐标进行介质干扰强度分析，获得介质射频干扰强度； 按照所述介质射频干扰强度自小到大，对所述射频干扰介质三维坐标进行排序，获得射频干扰介质三维坐标排序结果； 基于所述射频干扰介质三维坐标排序结果和所述射频干扰介质三维坐标，对所述若干RF标签初始安装位置进行射频干扰最小位置寻优，获得所述RF标签标准安装位置； 基于所述射频干扰介质三维坐标排序结果和所述射频干扰介质三维坐标，对所述若干RF标签初始安装位置进行射频干扰最小位置寻优，获得所述RF标签标准安装位置，包括： 获得所述若干RF标签初始安装位置的第一RF标签初始安装位置； 遍历所述射频干扰介质三维坐标，与所述第一RF标签初始安装位置进行距离评估，获得射频干扰介质三维坐标距离集合； 基于所述射频干扰介质三维坐标排序结果的三维坐标序号，对所述射频干扰介质三维坐标距离集合进行乘积计算，获得射频干扰介质三维坐标修正距离集合； 加和所述射频干扰介质三维坐标修正距离集合，获得第一RF标签初始安装位置适应度，添加进若干RF标签初始安装位置适应度； 对所述若干RF标签初始安装位置适应度，执行最小值分选，获得所述RF标签标准安装位置； 基于所述射频干扰介质类型和所述射频干扰介质三维坐标进行介质干扰强度分析，获得介质射频干扰强度，包括： 通过用户端，设定介质分布预设距离和预设射频参数； 根据所述介质分布预设距离和所述预设射频参数，采集预设射频干扰介质类型的多组数据，其中，所述多组数据的任意一组均包括介质长度记录数据、介质宽度记录数据和介质高度记录数据，以及射频信号衰减量记录数据集合； 按照射频信号衰减量偏差阈值，对所述射频信号衰减量记录数据集合进行聚类分析， 获得多簇射频信号衰减量记录数据； 提取射频信号衰减量记录数据量小于或等于记录数据量阈值的簇，从所述多簇射频信号衰减量记录数据删除，获得剩余射频信号衰减量记录数据，提取最大值，设为介质射频干扰强度标识数据； 根据所述介质射频干扰强度标识数据，所述介质长度记录数据、所述介质宽度记录数据和所述介质高度记录数据，调取所述多组数据，通过机器学习，训练介质射频干扰强度预测模型，并与所述预设射频干扰介质类型绑定，构建介质射频干扰强度分析库； 根据所述射频干扰介质类型，从所述介质射频干扰强度分析库匹配目标介质射频干扰强度预测模型，处理从所述射频干扰介质三维坐标中提取的介质长度、介质宽度和介质高度，获得所述介质射频干扰强度； 统计所述安装参数偏差向量和所述射频参数偏差向量的RF标签生产样本集合的异常RF标签占比，获得RF标签异常概率，包括： 配置异常RF标签触发规则： 构建异常RF标签第一触发条件：当RF标签服役预设时长内脱落，视为异常RF标签； 构建异常RF标签第二触发条件：当RF标签属于死签或空签，视为异常RF标签； 对所述异常RF标签第一触发条件和所述异常RF标签第二触发条件，配置逻辑或条件，获得所述异常RF标签触发规则； 基于所述异常RF标签触发规则，统计所述安装参数偏差向量和所述射频参数偏差向量的RF标签生产样本集合的异常RF标签占比，获得RF标签异常概率。

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