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龙图腾网获悉龙宇电子(梅州)有限公司申请的专利一种基于智能算法的电路板AOI检测结果分析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：CN120953211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511063850.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于智能算法的电路板AOI检测结果分析方法是由李鑫;戴继罗;黄能调;廖苏;潘炽勤;贾勃勃;陈雨银;刘汇锋;李裕设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能算法的电路板AOI检测结果分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能算法的电路板AOI检测结果分析方法，其核心在于对检测图像与多维工艺参数进行高精度同步采集、去噪归一化处理和时序对齐，利用注意力机制提取联合特征，建立各工艺场景下的工艺参数‑检测结果关联分布模型，实现模型输出异常漂移检测及溯因推理，并结合可解释性AI动态优化检测模型与工艺参数，该方法实现了对工艺参数变动引发的检测误判的高效追踪、归因和自适应优化，提升了SMT检测系统生产工艺的稳定性。

本发明授权一种基于智能算法的电路板AOI检测结果分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能算法的电路板AOI检测结果分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集包括检测图像数据与多维工艺参数的同步时序数据组，作为后续特征处理的输入数据； S2：对所采集的检测图像数据与工艺参数时序数据分别进行去噪、归一化与时间戳对齐处理； S3：基于经归一化的检测图像数据与工艺参数时序数据，利用特征对齐与注意力机制提取反映工艺动态变化的联合特征向量； S4：针对多检测点位置与工艺工序标签，建立工艺参数-检测结果关联分布模型，并对子模型进行分组，分别对应不同的制造区域与工艺场景； S5：基于联合特征向量，将工艺参数-检测结果关联分布模型输入动态漂移检测算法，计算当前批次与历史批次的误判率与漏检率统计量，并识别由工艺参数扰动导致的模型输出异常漂移； S6：在检测到所述模型输出异常漂移且关联至特定工艺参数区间时，自动触发分析模型的再训练或增量学习流程，以适应特定工艺参数下的检测状态； S7：采用可解释性AI算法对工艺参数变动历史、联合特征权重及模型漂移影响进行因果推理，生成各批次误判率与漏检率变化的主导工艺因子排序列表； S8：根据所述主导工艺因子排序列表，动态调整分析模型的参数结构。

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