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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质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：CN120471910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510955518.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质是由方乐缘;杨震;郑天庸;林家兴;颜志;王耀南;陈虹设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质，通过将原始图像进行离散傅里叶变换来获得高频结构特征图像，为了解决工业缺陷检测中训练样本受限的问题，通过将原始图像中目标高频结构特征融合到缺陷的原始特征中，丰富了目标的特征表达，这使得深度学习模型能够用更少的训练样本充分学习缺陷目标的特征表达，从而提高已知类别的分类性能，获得的缺陷特征向量会通过基于高频结构特征融合增强和类互信息约束的汽车零部件缺陷识别方法中的全连接分类网络进行已知类类别的预测，并对输入样本数据是否属于未知类进行判别，最终实现工业缺陷检测中精准的缺陷检测与未知缺陷识别。

本发明授权汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.汽车零部件缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：获取包含汽车零部件缺陷的原始图像，对原始图像进行离散傅里叶变换得到高频结构特征图像； S200：搭建缺陷识别网络，包括特征提取网络、特征融合模块和分类网络； S300：将高频结构特征图像与原始图像分别输入至特征提取网络进行特征提取，得到缺陷原始特征和缺陷结构特征；将缺陷原始特征和缺陷结构特征输入至特征融合模块进行融合，得到高频结构特征增强和融合后的缺陷特征； S400：基于高频结构特征增强和融合后的缺陷特征计算不同类别缺陷特征之间的互信息，得到互信息损失；S400具体为： ； 其中是第i个已知类别的特征，K是第k个类别的训练样本数，是变量x与y的与的联合概率分布，表示不同缺陷类别特征向量之间的互信息，表示互信息损失； S500：将高频结构特征增强和融合后的缺陷特征输入至分类网络，结合预设的损失函数得到已知类分类损失，联合已知类分类损失和互信息损失约束缺陷识别网络训练，当达到预设的训练结束条件时，得到训练好的缺陷识别网络； S600：获取实时输入图像，将实时输入图像输入至训练好的缺陷识别网络，进行已知类类别的预测，并对输入样本数据是否属于未知类进行判别，完成汽车零部件缺陷识别。

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