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龙图腾网获悉杭州以诺行汽车科技股份有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的车漆效果颜料识别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：CN120876904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511026949.3，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于卷积神经网络的车漆效果颜料识别的方法是由张鑫;邓棋;鲁杨;庄伟振设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的车漆效果颜料识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的车漆效果颜料识别的方法，包括以下步骤：对若干个相同规格钣金的喷漆样本进行图像获取，并对获取的图像按照该图像钣金的喷漆效果予以等级排名；基于卷积神经网络来对各个等级排名中该相同规格钣金的图像予以特征提取，其提取的具体步骤有：将各个等级排名中该相同规格钣金的图像通过与卷积核m1卷积后，来获得下一层更加反应车漆颜料色差的卷积图M1。本发明通过喷漆效果判断模型就能够对后续生产相同规格的车漆效果进行自动化识别，并且由于该识别方法是锚定传统的车漆效果评价，这样就使得在同一产线不会因为突兀的更改评价方法体系而造成车漆显示效果不一致的问题。

本发明授权一种基于卷积神经网络的车漆效果颜料识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的车漆效果颜料识别的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对若干个相同规格钣金的喷漆样本进行图像获取，并对获取的图像按照该图像钣金的喷漆效果予以等级排名； S2、基于卷积神经网络来对各个等级排名中该相同规格钣金的图像予以特征提取，其提取的具体步骤有： 1、将各个等级排名中该相同规格钣金的图像通过与卷积核m1卷积后，来获得下一层更加反应车漆颜料色差的卷积图M1；其中，所述卷积核m1表示像素大小为m×m的上下异化卷积层，所述上下异化卷积层包括上半异化卷积层与下半异化卷积层，其中该上半异化卷积层与下半异化卷积层的对比度大于50%； 2、对卷积图M1中色差与卷积核m1相似的区域进行采样获取采样图x； 3、将各个等级排名中该相同规格钣金的图像通过卷积核m2卷积后获取卷积图M2；其中，所述卷积核m2表示像素大小为m×m的三角异化卷积层，所述三角异化卷积层包括斜卷积层与其他异化卷积层，其中该斜卷积层与其他异化卷积层的对比度大于50%； 4、对卷积图M2中色差与卷积核m2相似的区域进行采样获取采样图y； S3、将该相同规格钣金中等级排名最高的图像，所进行特征提取的特征作为固定的标准特征； S4、将该相同规格钣金中各个等级排名的图像所获取的采样图x与标准特征中采样图x之间的余弦相似度，来作为喷漆的轮廓相似度； S5、将该相同规格钣金中各个等级排名的图像所获取的采样图y与标准特征中采样图y之间的余弦相似度，来作为喷漆的颗粒相似度； S6、基于该等级排名与轮廓相似度的关系来构建关系x，并基于该等级排名与颗粒相似度的关系来构建关系y，并根据关系x与关系y的相关性来确定喷漆效果判断模型，所述喷漆效果判断模型的公式有： ； 式中，W表示输出的效果系数；表示喷漆的轮廓相似度；表示喷漆的颗粒相似度；、、k分别用于调整轮廓相似度、颗粒相似度和效果系数灵敏度的参数； S7、基于该喷漆效果判断模型来对后续生产相同规格钣金的喷漆效果予以计算其效果系数； S8、根据该效果系数与该相同规格钣金的实际喷漆效果的相关性设置识别阈值。

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