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龙图腾网获悉西安达升科技股份有限公司申请的专利一种基于图像增强的汽车零件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：CN121458712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202512037244.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像增强的汽车零件缺陷识别方法及系统是由赵江民设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像增强的汽车零件缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车零件缺陷识别技术领域，公开了一种基于图像增强的汽车零件缺陷识别方法，该方法包括获取零件历史检测图像数据，确定处理周期并构建周期检测图像数据集，经零件类型筛选得到周期特性检测图像数据集；对其进行图像增强处理，构建增强特征路径并分析评分，确定周期最佳特性检测图像数据；以其增强特征路径节点为参照进行聚类处理，分析适配缺陷特征，确定零件的适配缺陷识别评分区间。该系统通过图像增强、周期特性分析及动态评分区间构建，提升了汽车零件缺陷识别的准确性和适应性，适用于汽车零件的自动化缺陷检测场景。

本发明授权一种基于图像增强的汽车零件缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像增强的汽车零件缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括： 获取零件历史检测图像数据，确定处理周期，构建对应周期检测图像数据集，并基于零件类型筛选分析，确定周期特性检测图像数据集； 基于周期特性检测图像数据集进行对应图像增强处理，构建对应周期特性检测图像数据的增强特征路径，并分析对应周期特性检测图像数据评分，确定周期最佳特性检测图像数据； 以周期最佳特性检测图像数据的增强特征路径节点为参照节点，分别进行周期特性检测图像数据对应增强特征路径节点聚类处理，分析各最佳特性检测图像数据的增强特征路径节点的适配缺陷特征，综合确定对应零件的适配缺陷识别评分区间； 基于零适配缺陷识别评分区间，对检测图像数据进行评分计算，并进行筛选；将检测图像数据的评分处于综合适配缺陷识别评分区，进行缺陷标记；反之，则对图像数据进行正常标记； 所述基于周期特性检测图像数据集进行对应图像增强处理，构建对应周期特性检测图像数据的增强特征路径，并分析对应周期特性检测图像数据评分，确定周期最佳特性检测图像数据，包括： 根据周期特性检测图像数据集中各周期特性检测图像数据，分别进行对应周期特性检测图像数据的图像增强处理，构建对应增强特征节点，并进行节点串联构建对应周期特性检测图像数据的增强特征路径； 根据对应各周期特性检测图像数据的增强特征路径，分别对各周期特性检测图像数据进行评分分析；其分别对各周期特性检测图像数据的增强特征节点进行对应增强特征节点特征矩阵构建； 所述增强特征节点特征矩阵由对应增强特征的图像数据占比权重和细节保留评分组合；基于对应各周期特性检测图像数据的增强特征节点特征矩阵，进行增强特征节点评分分析； 根据对应各周期特性检测图像数据的增强特征节点评分数据，进行对应各周期特性检测图像数据的增强特征路径上节点评分求和计算确定对应各周期特性检测图像数据的评分数据。

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