面向柔性基材的RFID标签缺陷智能检测系统及自修复方法

本发明公开了面向柔性基材RFID标签的缺陷智能检测系统及自修复方法，属于物联网电子器件制造技术领域。该系统通过集成高分辨率图像采集模块、多光谱传感器阵列和机械臂运动平台，构建三维动态扫描系统，实时捕捉柔性基材表面及内部结构特征。基于深度学习的缺陷识别算法结合多尺度卷积神经网络与迁移学习技术，实现微裂纹、导电层断裂、基材形变12类缺陷的精准分类，检测精度达99.2％。提出双模式自修复机制：针对导电层缺陷，通过微流体通道注入纳米银导电胶体，利用可控温度场实现3D结构重构；针对基材损伤，采用光响应形状记忆聚合物补丁，经紫外光激活后实现分子级键合修复。本方案检测效率提升5倍以上，自修复后标签射频性能恢复至初始值的98.7％。