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龙图腾网获悉安徽舜宇精工智能有限公司申请的专利一种基于影像检测的出风口防漏防装反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：CN120976166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511111049.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于影像检测的出风口防漏防装反检测方法是由张宝;王梦娇;任豪;赵家伟;苏伟尧设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于影像检测的出风口防漏防装反检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于影像检测的出风口防漏防装反检测方法，属于光学检测技术领域；本发明包括确定影像检测在出风口区域的数据采集范围，根据出风口的结构参数划定检测区域；本发明通过划分常规与易错区域，采用差异化检测策略并结合三维点云比对技术，有效控制出风口安装的不合格品率与检测耗时，降低人工成本和返修率，基于历史数据动态优化阈值，提升复杂区域识别精度，解决难点区域误判，实现检测精度与效率双重提升；同时，通过三级风险信号机制实现从被动检测到主动预警的转变，缩短风险响应时间，保障产品质量稳定性，减少停机时间，提升生产线整体效率，实现风险管控与生产连续性协同优化。

本发明授权一种基于影像检测的出风口防漏防装反检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于影像检测的出风口防漏防装反检测方法，其特征在于，包括以下步骤； S1、确定影像检测在出风口区域的数据采集范围，通过工业相机在预设光照条件下采集出风口安装状态的若干影像数据，将其标记为出风口的原始影像数据； S2、获取历史记录数据与原始影像数据联合处理，划分常规安装区域集合和易错安装区域集合，历史数据作为后续检测的阈值参考来源； S3、分析易错安装区域，对易错安装区域的原始影像进行去噪、边缘增强处理，提取稳定特征和不稳定特征，得到特征辨识区域集合和复杂区域集合； S4、获取出风口标准安装的扫描模型数据，包含三维坐标及特征参数，将特征辨识区域集合、复杂区域集合与模型数据逐一比对，生成适配区域信号和不适配区域信号； S5、调取不适配区域的比对数据，结合历史故障案例分析实际特征点云项、模型点云项及偏差值项，根据风险等级生成对应的等级风险信号； 所述S4步骤中模型数据的获取与联合分析过程如下：通过扫描仪获取出风口标准安装状态的扫描模型数据，模型数据包含与原始影像数据对应各特征点的三维坐标及特征参数，将特征辨识区域集合中的每个特征与模型数据比对，得到三维坐标的差值并标记为位置偏差值，以及特征参数的差值并标记为参数偏差值，并调取预存储的位置偏差阈值和参数偏差阈值与位置偏差值和参数偏差值比对；当位置偏差值在位置偏差阈值的范围内，且参数偏差值在参数偏差阈值的范围内，生成适配区域信号；当位置偏差值在位置偏差阈值的范围外，或参数偏差值在参数偏差阈值的范围外，则生成复检信号； 在生成复检信号时，获取到复杂区域集合，提取其中实际安装且具有代表性的关键特征点并标记为实际特征点云，获取到模型数据中用于后续安装且具有代表性的关键特征点并标记为模型点云，调取预存储的容错量差阈值，并将实际特征点云与模型点云横移拼接比对：当实际特征点云与模型点云存在校准差值且大于容错量差阈值时，生成不适配区域信号；当实际特征点云与模型点云存在校准差值且小于容错量差阈值时，生成误差标记信号； 所述S5步骤中对不适配信号的分析过程如下：调取不适配区域的比对数据，以及历史数据集中存在的历史故障案例，并对历史故障案例进行故障原因提取，包括实际特征点云项、模型点云项及偏差值项，获取历史数据集中未发生故障案例的实际特征点云项均值阈值、模型点云项均值阈值和偏差值项阈值，以历史故障案例的实际特征点云项、模型点云项及偏差值项与实际特征点云项均值阈值、模型点云项均值阈值及偏差值项阈值的差值平均值作为风险判定阈值，将对比数据和历史故障案例的相关数据带入比对。

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