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龙图腾网获悉贵州装备制造职业学院申请的专利一种基于人工智能的车辆表面缺陷识别方法及系统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：CN120411910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510501998.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于人工智能的车辆表面缺陷识别方法及系统是由可帅;胡鹏飞;杨正荣;周靖;张派;黄龙亮;王海军;吕青;汪倩倩设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的车辆表面缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于人工智能的车辆表面缺陷识别方法及系统。该方法包括：通过偏振滤光多角度成像获取车辆表面图像；应用HSV色彩转换和纹理均衡处理标准化图像；结合视差分析构建三维形变特征，提取缺陷特征向量；利用位置感知卷积神经网络识别缺陷，输出严重度热力图。本申请在复杂光照环境下，准确识别并评估各种颜色和材质车辆表面的微小缺陷，同时实现缺陷的精确三维定位和严重度量化。

本发明授权一种基于人工智能的车辆表面缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的车辆表面缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 通过偏振滤光多角度成像系统对车辆表面进行图像采集，消除金属漆面眩光干扰，获得车辆表面原始图像数据； 根据所述车辆表面原始图像数据，应用HSV颜色空间转换和纹理均衡化处理，对不同颜色车漆区域进行自适应处理，得到标准化车辆表面图像； 基于所述标准化车辆表面图像，结合视差分析构建车辆表面三维微观形变特征，提取微小划痕、橘皮状缺陷和漆面气泡特征，生成多维缺陷特征向量； 利用所述多维缺陷特征向量作为输入，通过具有位置感知能力的卷积神经网络对车辆表面缺陷进行分级识别，输出缺陷严重度分布热力图，包括：将所述多维缺陷特征向量输入具有空间注意力机制的卷积神经网络，当车辆表面存在缺陷特征时激活相应的特征通道，生成初步缺陷类型响应图；对所述卷积神经网络的输入层添加车辆区域位置编码，使网络具备位置感知能力，当缺陷出现在车辆关键可视区域时赋予更高权重，形成位置加权特征图；将所述位置加权特征图通过三层卷积层和两层全连接层进行特征提取和变换，其中第一卷积层使用3×3卷积核提取局部特征，第二卷积层使用5×5卷积核扩大感受野，第三卷积层使用1×1卷积核进行特征整合，得到多尺度缺陷特征表达；基于所述多尺度缺陷特征表达，通过缺陷分类头进行缺陷类型判断，将缺陷划分为划痕型、凹陷型、橘皮型和气泡型四种基本类型，生成缺陷类型分布图；对所述缺陷类型分布图中的每种缺陷，根据其特征强度和空间分布范围，应用严重度评分函数进行评分计算，当缺陷面积大于预设阈值时将严重度系数提高，生成缺陷严重度评分矩阵；将所述缺陷严重度评分矩阵与车辆表面三维坐标系对齐，构建与实际车辆表面一一对应的缺陷严重度映射；对所述缺陷严重度映射应用自适应阈值处理，当严重度分数超过车型对应阈值时标记为需要修复的缺陷区域，得到缺陷修复建议图；将所述缺陷修复建议图转换为直观的颜色编码热力图，使用红色表示严重缺陷，黄色表示中度缺陷，绿色表示轻微缺陷，蓝色表示正常区域，输出缺陷严重度分布热力图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州装备制造职业学院，其通讯地址为：551499 贵州省贵阳市清镇职教城东区将军石路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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