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龙图腾网获悉四川物通科技有限公司申请的专利一种基于增强现实的汽车零部件检测方法及装置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：CN116091391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210972790.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于增强现实的汽车零部件检测方法及装置是由罗翼鹏设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强现实的汽车零部件检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强现实的汽车零部件检测方法，应用于增强现实服务端，所述方法包括：S1：接收增强显示客户端上传的扫描到的实物图像信息；S2：在预设的图像识别模型数据集中筛选出与所述实物图像信息关联的图像识别样本；S3：基于筛选出的所述图像识别样本生成对应于所述实物图像信息的图像识别模型数据子集，基于所述图像识别模型数据子集对扫描到的实物图像信息进行图像识别；S4：当图像识别成功时，下发故障识别指令并将故障识别结果输出至所述增强现实客户端；S5：对所述实物图像信息中的实物影像进行数据处理，构建实物影像坐标，根据实物影像坐标构建虚拟影像，并将实物影像和构建的虚拟影像共同输出至所述增强现实客户端。

本发明授权一种基于增强现实的汽车零部件检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增强现实的汽车零部件检测方法，其特征在于，应用于增强现实服务端，所述方法包括： S1：接收增强现实客户端上传的扫描到的实物图像信息； S2：在预设的图像识别模型数据集中筛选出与所述实物图像信息关联的图像识别样本； S3：基于筛选出的所述图像识别样本生成对应于所述实物图像信息的图像识别模型数据子集，并将所述图像识别模型数据子集推送至所述增强现实客户端，以使所述增强现实客户端在实时环境执行图像扫描时，基于所述图像识别模型数据子集对扫描到的实物图像信息进行图像识别； S4：当图像识别成功时，基于所述图像识别模型数据子集对扫描到的实物图像信息进行故障识别并将故障识别结果输出至所述增强现实客户端； S5：对所述实物图像信息中的实物影像进行数据处理，构建实物影像坐标，根据实物影像坐标采用神经网络算法在实物影像上构建虚拟影像，并将实物影像和构建的虚拟影像共同输出至所述增强现实客户端； S6：执行S2之前，采集实物样本数据，对实物样本中的缺陷进行标注，对不同缺陷进行分类并贴上相应的标签，对实物样本数据进行AI深度学习训练，建立图像识别模型数据集，训练完成后能够识别预先定义的不同缺陷的故障； S7：获取为所述图像识别模型数据集中的图像识别样本配置的展示数据；以及，为所述展示数据配置的展示效果，将获取到的所述展示数据以及所述展示效果与所述图像识别模型数据集中的图像识别样本进行关联存储，并响应于增强现实客户端的更新请求，对所述展示数据以及所述展示效果进行动态更新； S8：图像识别算法可基于图像六面识别对比识别，首先获取零部件产品样本数据，包括各种不同缺陷的产品样本以及产品样本六个面的图像，然后收集客户缺陷种类和检测需求，规划好分类方式，手动标注区域，区域按像素级别分割，分割区域合并后为检测的整个产品，然后形状复杂的区域可采用自动提取制作标签方式绘制，标注完成后保存到对应分类标签中，对不同缺陷的故障图像执行增强处理，在获取六个面的图像的面积、长度、宽度、像素比率、像素纹理分布以及灰度之后，并且将以上特征聚合为一个集合，作为特征集矢量，根据特征集矢量对各个特征进行训练，确定模型参数，根据模型参数建立相应的缺陷图像模型，把建立的图像模型存储在系统数据库中，同时对相同缺陷的样本进行叠加学习，并且进行学习反馈训练，直到反馈训练检测准确率达到99％以上，在学习过程中，还可以同时追加其他缺陷样本进行AI学习。

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