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龍圖騰網獲悉北京順特科技有限公司申請的專利用于RF標簽生產的智能化在線檢測復核系統及方法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：CN120218761B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510715627.3，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權用于RF標簽生產的智能化在線檢測復核系統及方法是由陳勁柯設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于RF標簽生產的智能化在線檢測復核系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及用于RF標簽生產的智能化在線檢測復核系統及方法，涉及智能檢測領域，通過預定義的RF標簽標準位置庫，結合目標產品型號和定位信息標定RF標簽標準安裝位置，并基于該位置構建射頻干擾介質相關信息列表，進而進行RF標簽生產參數尋優獲得約束空間，通過接收監測參數計算偏差向量，統計異常RF標簽占比以預測異常概率，并根據異常概率閾值決定執行全檢或抽檢，使得檢測策略具有靈活性和適應性，解決了RF標簽生產檢測效率低下且誤判率高，固定參數設置無法適應不同產品型號和定位信息多樣化需求，從而影響RF標簽生產質量和效率的問題，提高了RF標簽生產不良產品的檢出效率和質量控制，同時優化了質檢資源的分配。

本發明授權用于RF標簽生產的智能化在線檢測復核系統及方法在權利要求書中公布了：1.用于RF標簽生產的智能化在線檢測復核系統，其特征在于，所述系統包括： 位置標定模塊，用于通過預定義的RF標簽標準位置庫，處理目標產品型號和目標產品定位，標定RF標簽標準安裝位置； 結構獲取模塊，用于獲得目標產品結構信息，基于所述RF標簽標準安裝位置，構建射頻干擾介質類型列表、介質分布距離列表和介質結構列表； 生產尋優模塊，用于根據所述RF標簽標準安裝位置、所述射頻干擾介質類型列表、所述介質分布距離列表和所述介質結構列表進行RF標簽生產尋優，獲得安裝參數約束空間和射頻參數約束空間； 偏差計算模塊，用于接收RF標簽生產監測參數，計算與所述安裝參數約束空間的安裝參數偏差向量，以及與所述射頻參數約束空間的射頻參數偏差向量； 統計分析模塊，用于統計所述安裝參數偏差向量和所述射頻參數偏差向量的RF標簽生產樣本集合的異常RF標簽占比，獲得RF標簽異常概率； 質檢執行模塊，用于當所述RF標簽異常概率大于或等于異常概率閾值時，將目標產品發送至全檢庫執行質檢，否則，將所述目標產品發送至抽檢庫執行質檢； 通過預定義的RF標簽標準位置庫，處理目標產品型號和目標產品定位，標定RF標簽標準安裝位置，包括： 獲得預設產品型號和預設產品結構信息； 將所述預設產品結構信息定位于三維坐標系，獲得預設產品三維坐標； 根據預設射頻干擾介質類型集，結合所述預設產品結構信息，從所述預設產品三維坐標提取射頻干擾介質三維坐標； 通過用戶端，對所述預設產品三維坐標進行篩選，獲得RF標簽可安裝區域； 在所述RF標簽可安裝區域，對所述射頻干擾介質三維坐標進行射頻干擾最小位置尋優，獲得所述RF標簽標準安裝位置； 在所述RF標簽可安裝區域，對所述射頻干擾介質三維坐標進行射頻干擾最小位置尋優，獲得所述RF標簽標準安裝位置，包括： 獲得RF標簽圖案輪廓，在所述RF標簽可安裝區域進行枚舉安裝部署，獲得若干RF標簽初始安裝位置； 基于所述射頻干擾介質三維坐標，結合所述預設產品結構信息，獲得射頻干擾介質類型； 基于所述射頻干擾介質類型和所述射頻干擾介質三維坐標進行介質干擾強度分析，獲得介質射頻干擾強度； 按照所述介質射頻干擾強度自小到大，對所述射頻干擾介質三維坐標進行排序，獲得射頻干擾介質三維坐標排序結果； 基于所述射頻干擾介質三維坐標排序結果和所述射頻干擾介質三維坐標，對所述若干RF標簽初始安裝位置進行射頻干擾最小位置尋優，獲得所述RF標簽標準安裝位置； 基于所述射頻干擾介質三維坐標排序結果和所述射頻干擾介質三維坐標，對所述若干RF標簽初始安裝位置進行射頻干擾最小位置尋優，獲得所述RF標簽標準安裝位置，包括： 獲得所述若干RF標簽初始安裝位置的第一RF標簽初始安裝位置； 遍歷所述射頻干擾介質三維坐標，與所述第一RF標簽初始安裝位置進行距離評估，獲得射頻干擾介質三維坐標距離集合； 基于所述射頻干擾介質三維坐標排序結果的三維坐標序號，對所述射頻干擾介質三維坐標距離集合進行乘積計算，獲得射頻干擾介質三維坐標修正距離集合； 加和所述射頻干擾介質三維坐標修正距離集合，獲得第一RF標簽初始安裝位置適應度，添加進若干RF標簽初始安裝位置適應度； 對所述若干RF標簽初始安裝位置適應度，執行最小值分選，獲得所述RF標簽標準安裝位置； 基于所述射頻干擾介質類型和所述射頻干擾介質三維坐標進行介質干擾強度分析，獲得介質射頻干擾強度，包括： 通過用戶端，設定介質分布預設距離和預設射頻參數； 根據所述介質分布預設距離和所述預設射頻參數，采集預設射頻干擾介質類型的多組數據，其中，所述多組數據的任意一組均包括介質長度記錄數據、介質寬度記錄數據和介質高度記錄數據，以及射頻信號衰減量記錄數據集合； 按照射頻信號衰減量偏差閾值，對所述射頻信號衰減量記錄數據集合進行聚類分析， 獲得多簇射頻信號衰減量記錄數據； 提取射頻信號衰減量記錄數據量小于或等于記錄數據量閾值的簇，從所述多簇射頻信號衰減量記錄數據刪除，獲得剩余射頻信號衰減量記錄數據，提取最大值，設為介質射頻干擾強度標識數據； 根據所述介質射頻干擾強度標識數據，所述介質長度記錄數據、所述介質寬度記錄數據和所述介質高度記錄數據，調取所述多組數據，通過機器學習，訓練介質射頻干擾強度預測模型，并與所述預設射頻干擾介質類型綁定，構建介質射頻干擾強度分析庫； 根據所述射頻干擾介質類型，從所述介質射頻干擾強度分析庫匹配目標介質射頻干擾強度預測模型，處理從所述射頻干擾介質三維坐標中提取的介質長度、介質寬度和介質高度，獲得所述介質射頻干擾強度； 統計所述安裝參數偏差向量和所述射頻參數偏差向量的RF標簽生產樣本集合的異常RF標簽占比，獲得RF標簽異常概率，包括： 配置異常RF標簽觸發規則： 構建異常RF標簽第一觸發條件：當RF標簽服役預設時長內脫落，視為異常RF標簽； 構建異常RF標簽第二觸發條件：當RF標簽屬于死簽或空簽，視為異常RF標簽； 對所述異常RF標簽第一觸發條件和所述異常RF標簽第二觸發條件，配置邏輯或條件，獲得所述異常RF標簽觸發規則； 基于所述異常RF標簽觸發規則，統計所述安裝參數偏差向量和所述射頻參數偏差向量的RF標簽生產樣本集合的異常RF標簽占比，獲得RF標簽異常概率。

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