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龙图腾网获悉浙江海之晨工业装备有限公司申请的专利一种基于大模型对汽车零部件表面进行检测的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：CN119904423B 。

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：202411965249.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于大模型对汽车零部件表面进行检测的方法是由林芳芳;毛海龙;李志文;管宝;于镇海设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型对汽车零部件表面进行检测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的汽车零部件表面缺陷检测方法，包括以下步骤：利用多维成像设备获取目标表面的特征数据；通过大模型进行特征抽取、聚类分析和异常模式识别；提取异常区域并生成统计模型；基于统计模型与标准样本数据对比，确定异常区域位置；分类识别缺陷类型，并动态优化计算资源分配以适应检测复杂度；最终输出缺陷种类与位置。本发明结合光谱成像技术与深度学习算法，实现高精度检测、定位及分类裂纹、划痕、气泡等缺陷，生成直观检测报告，适用于大规模生产中的实时质量控制，提升检测效率与准确性，降低人工误差与成本。

本发明授权一种基于大模型对汽车零部件表面进行检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型对汽车零部件表面进行检测的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1：基于多维成像设备获取目标表面的特征数据； 步骤2：利用大模型对获取的特征数据进行特征抽取、聚类分析和异常模式识别； 步骤3：根据目标表面特征数据的分布差异，提取异常区域并生成统计模型； 步骤4：基于统计模型和标准样本数据的对比，确定异常区域的具体位置； 步骤5：利用大模型算法对识别出的异常区域进行分类和缺陷类型识别； 步骤6：动态优化计算资源分配，以适应不同复杂度的检测任务； 步骤7：输出检测目标的缺陷种类和具体位置； 所述步骤4进一步包括： 基于正常目标表面的光谱数据建立标准模式层结构，其中标准模式层结构包含正常表面光谱分布特征及其对应的空间坐标； 定位具有频率分布差异的像素，并计算其在图像中的坐标xi,yi； 将所述频率分布差异像素的坐标与标准模式层结构中对应坐标xj,yj进行比对，计算差异距离d，并判断是否超过预设阈值； 对比结果显示距离d超过阈值的像素所在区域为潜在缺陷区域； 通过聚合具有频率分布差异的像素坐标，计算缺陷区域的中心位置xc,yc，其中xc,yc通过加权平均法计算得出： 其中： xc,yc：计算得到的缺陷区域中心的水平和垂直坐标； k：索引变量，表示具有频率分布差异的每个像素； wk：像素k的权重值，表示像素的频率分布差异程度，权重越大表示该像素对缺陷定位的重要性越高； xk,yk：像素k的水平和垂直坐标，分别表示像素在图像中的具体位置； ∑kwkxk：所有频率分布差异像素的水平坐标与其权重的加权求和； ∑kwkyk：所有频率分布差异像素的垂直坐标与其权重的加权求和； ∑kwk：所有权重值的总和，用于归一化加权求和结果。

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