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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利一种基于视觉感知的车辆铁皮修复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：CN121190473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511725248.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉感知的车辆铁皮修复方法是由陈小虎;林文伟;毋文峰;高善平;高力扬;汪弘健;叶高升设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉感知的车辆铁皮修复方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉感知的车辆铁皮修复方法，所述方法包括：S1、构建待修复车辆铁皮的3D数字基准模型，获取同型号完好铁皮的几何尺寸、漆面属性及基材力学参数；S2、采用多模态视觉采集设备扫描待修复铁皮，将扫描数据与3D数字基准模型比对，定位待修复区域坐标及缺陷类型；S3、启动修复机器人针对性修复，修复中实时采集当前修复数据作为视觉反馈及强化学习奖励函数核心输入，动态调整修复参数至符合预设标准。本发明通过强化学习使修复操作持续向3D数字基准模型靠拢，提升修复质量一致性；依托精准扫描定位与实时修复数据反馈，有效避免漆面厚度不均等问题，可灵活适配不同损伤程度的修复需求。

本发明授权一种基于视觉感知的车辆铁皮修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉感知的车辆铁皮修复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建待修复车辆铁皮的3D数字基准模型：获取同型号车辆完好铁皮的几何尺寸数据、漆面属性参数及基材力学参数； S2、采用多模态视觉采集设备对待修复的车辆铁皮进行全域扫描，将扫描数据与所述步骤S1构建的3D数字基准模型进行多维度比对，通过融合缺陷检测算法定位输出待修复的缺陷区域坐标及缺陷类型； S3、启动修复机器人，根据步骤S2获取所述缺陷区域及缺陷类型，通过修复机器人对所述缺陷区域进行针对性修复；在修复过程中，通过所述多模态视觉采集设备实时采集所述缺陷区域的当前修复数据，将所述当前修复数据作为视觉实时反馈结果，并将其作为强化学习的奖励函数核心输入； 所述步骤S3中，所述奖励函数的数学函数公式如下： ； 式中，表示几何形态贴合度奖励；表示几何形态贴合度奖励的权重系数；表示漆面属性匹配度奖励；表示漆面属性匹配度奖励的权重系数；表示修复表面平整度奖励；表示修复表面平整度奖励权重系数；表示作业角度偏差惩罚；表示作业角度偏差惩罚的权重系数；表示作业力度偏差惩罚；表示作业力度偏差惩罚的权重系数； 所述步骤S3中，上述参数通过以下公式计算： ； 式中，缺陷区域的实际三维点云数据；表示3D数字模型中对应标准区域的三维点云数据；表示均方根偏差，用于计算两个点云集合之间对应点的欧氏距离的平均值；表示形态贴合度的奖励系数，用于调节奖励随偏差变化的敏感度；表示指数函数，用于确保奖励值始终在0,1]范围内； ； 式中，表示漆面厚度差值；表示漆面厚度差值的权重；表示光泽度差值；表示光泽度差值的权重；表示漆面敏感度系数； ； 式中，表示算术平均粗糙度；表示平整度敏感度系数； ； 式中，表示所述修复机器人的实际作业角度；表示允许角度偏差阈值；表示角度偏差临界值；、表示梯度惩罚系数，分别对应轻微超标和严重超标的惩罚斜率；表示偏差超标附加惩罚值； ； 式中，表示所述修复机器人的实际作业力度；表示目标作业力度；表示允许力度偏差阈值；表示力度偏差临界值；、表示梯度惩罚系数，分别对应轻微超标和严重超标的惩罚斜率；表示偏差超标附加惩罚值。

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