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龙图腾网获悉南通豪强电器设备有限公司申请的专利基于机器视觉的瑕疵电气配件分拣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：CN120984583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511484479.5，技术领域涉及：B07C5/34；该发明授权基于机器视觉的瑕疵电气配件分拣系统是由孙永祥设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的瑕疵电气配件分拣系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的瑕疵电气配件分拣系统，涉及拣选技术领域，包括：采集电气配件图像数据集传输至电气配件分拣通道进行分类处理，获得电气配件类图像数据；对电气配件类图像数据进行瑕疵识别，获得瑕疵电气配件图像数据；对瑕疵电气配件图像数据进行瑕疵分类，生成瑕疵类别的电气配件图像数据；根据瑕疵类别的电气配件图像数据生成分拣指令进行模拟分拣，生成模拟分拣结果；根据模拟分拣结果对电气配件分拣通道进行回溯优化，通过电气配件分拣优化通道对电气配件进行智能瑕疵分拣。本发明解决现有技术瑕疵识别不精准，导致瑕疵分拣类别不准确的技术问题，达到对瑕疵电气配件灵活性和适应性分拣的技术效果。

本发明授权基于机器视觉的瑕疵电气配件分拣系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的瑕疵电气配件分拣系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，所述数据采集模块通过工业相机对目标流水线的多个电气配件进行连续采集，生成电气配件图像数据集； 瑕疵分拣模块，所述瑕疵分拣模块将所述电气配件图像数据集传输至电气配件分拣通道，其中，所述电气配件分拣通道包含电气配件分类分支、瑕疵识别分支、瑕疵分类分支； 分类处理模块，所述分类处理模块通过所述电气配件分类分支基于电气配件类集合对所述电气配件图像数据集进行分类处理，获得多个电气配件类图像数据； 瑕疵识别模块，所述瑕疵识别模块通过所述瑕疵识别分支基于电气配件标准图像集对所述多个电气配件类图像数据进行瑕疵识别，获得多个瑕疵电气配件图像数据； 瑕疵分类模块，所述瑕疵分类模块通过所述瑕疵分类分支基于瑕疵特征向量集对所述多个瑕疵电气配件图像数据进行瑕疵分类，生成多个瑕疵类别的电气配件图像数据； 模拟分拣模块，所述模拟分拣模块根据所述多个瑕疵类别的电气配件图像数据生成分拣指令，按照所述分拣指令对所述多个电气配件进行模拟分拣，生成模拟分拣结果； 智能瑕疵分拣模块，所述智能瑕疵分拣模块根据所述模拟分拣结果对所述电气配件分拣通道进行回溯优化，通过电气配件分拣优化通道对所述多个电气配件进行智能瑕疵分拣； 其中，所述瑕疵识别模块包括： 基于所述电气配件类集合遍历电气配件图像存储库提取所述电气配件标准图像集； 基于YOLO模型按照所述电气配件标准图像集对所述多个电气配件类图像数据进行目标检测，生成目标检测样本数据； 基于所述目标检测样本数据进行瑕疵识别，根据瑕疵识别结果进行瑕疵定位，生成瑕疵点位信息； 将所述瑕疵点位信息添加至所述多个瑕疵电气配件图像数据； 其中，所述瑕疵分类模块包括： 调取所述多个电气配件的历史瑕疵数据记录档案，通过所述历史瑕疵数据记录档案提取多个瑕疵样本数据； 利用特征描述算子对所述多个瑕疵样本数据进行检测，获得多个特征点； 基于所述多个特征点确定采集范围，按照所述采集范围对所述多个特征点进行计算，生成瑕疵特征矩阵； 根据所述瑕疵特征矩阵进行向量转换，获得瑕疵特征初始向量集； 利用向量相似度概率分布函数对所述瑕疵特征初始向量集进行降维处理，获得瑕疵特征向量集； 其中，构建所述向量相似度概率分布函数： ； 其中，为表征所述瑕疵特征初始向量集的特征点分布与所述瑕疵特征初始向量集的降维特征点分布之间接近程度的衡量指标，令趋于0为约束条件进行降维处理，为表征所述瑕疵特征初始向量集的特征点分布与所述瑕疵特征初始向量集的降维特征点分布之间相似度的散度，为基于所述瑕疵特征初始向量集的降维特征点分布中关于特征点与特征点的相似度概率，为基于所述瑕疵特征初始向量集的特征点分布中关于特征点与特征点的相似度概率，i,j为瑕疵特征矩阵中的任意一个坐标点，i的取值范围为0in，j的取值范围为0jn，n为瑕疵特征矩阵中坐标点的总数量。

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