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龍圖騰網獲悉中億騰模塑科技(蘇州)有限公司申請的專利一種氣壓槍螺栓安裝異常的檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120372326B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510855562.2，技術領域涉及：G06F18/2321；該發明授權一種氣壓槍螺栓安裝異常的檢測方法及系統是由謝海深;帥烽設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種氣壓槍螺栓安裝異常的檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及氣壓槍檢測技術領域，公開了一種氣壓槍螺栓安裝異常的檢測方法及系統，獲取安裝過程中的實際緊固力數值、氣壓波動幅度與頻率及表面特征圖像；計算實際與預設緊固力的動態偏差，形成緊固力偏差序列；基于自適應聚類算法對偏差序列進行多維度離散分析，獲取異常離散點簇數量；若數量占比超過預設閾值，則標記為螺栓安裝異常；進而比對該氣壓槍的氣壓波動幅度與頻率是否超出預設范圍，以判斷氣壓是否穩定；若不穩定，則將表面圖像輸入訓練好的圖像識別模型，輸出泄漏痕跡概率；若概率超過預設閾值，則采集泄漏點三維流場數據，計算得到氣體泄漏量。所述方法能夠實現精準檢測與定量分析。

本發明授權一種氣壓槍螺栓安裝異常的檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種氣壓槍螺栓安裝異常的檢測方法，其特征在于，包括： 獲取氣壓槍在螺栓安裝過程中的實際緊固力數值、氣壓波動幅度、氣壓波動頻率和表面特征圖像； 將所述實際緊固力數值與預設緊固力數值，進行動態偏差計算，得到緊固力偏差序列； 基于自適應聚類算法，對所述緊固力偏差序列，進行多維度離散分析，得到異常離散點簇的數量； 若所述異常離散點簇的數量占比超過預設閾值，則標記為螺栓安裝異常； 根據所述螺栓安裝異常的氣壓槍的氣壓波動幅度和氣壓波動頻率，分別與預設的幅度閾值和頻率范圍進行比較，判斷氣壓是否穩定； 若氣壓不穩定，則將氣壓不穩定的氣壓槍的表面特征圖像，輸入至訓練好的圖像識別模型，輸出泄漏痕跡概率； 若所述泄漏痕跡概率大于預設閾值，則獲取泄漏點的三維流場數據，并根據所述泄漏點的三維流場數據，進行泄漏量計算，得到氣體泄漏量； 其中，所述若氣壓不穩定，則將氣壓不穩定的氣壓槍的表面特征圖像，輸入至訓練好的圖像識別模型，輸出泄漏痕跡概率，包括： 所述圖像識別模型是由ResNet-18神經網絡模型訓練得到的； 通過所述圖像識別模型的輸入層，對所述氣壓槍表面特征圖像進行數據格式轉換，得到三維張量形式的圖像； 通過所述圖像識別模型的卷積層，對所述三維張量形式的圖像進行卷積操作，提取圖像的局部紋理特征，得到第一特征圖； 通過所述圖像識別模型的激活函數層，對所述第一特征圖進行非線性特征變換，得到增強后的第二特征圖； 通過所述圖像識別模型的池化層，對所述第二特征圖進行下采樣處理，得到尺寸縮減后的特征圖； 通過所述圖像識別模型的全連接層，對所述尺寸縮減后的特征圖進行特征整合與分類處理，輸出泄漏狀態相關的分類特征結果； 通過所述圖像識別模型的輸出層，對所述分類特征結果進行概率計算，輸出泄漏痕跡概率； 其中，所述圖像識別模型的訓練過程包括： 基于監督學習算法，對預先準備好的訓練集，進行優化，得到優化后的訓練集； 將所述優化后的訓練集，輸入至圖像識別模型，輸出預測泄漏痕跡概率； 將所述預測泄漏痕跡概率與真實泄漏痕跡概率，進行差值計算，得到輸出誤差值； 基于所述輸出誤差值，執行反向傳播算法更新負載需求模型參數，優化圖像識別模型； 重復上述過程，不斷優化負載需求模型，直至負載需求在訓練集上的輸出精度達到預設的輸出精度要求，停止訓練。

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