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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基于计算机视觉的车辆补漆颜色匹配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：CN120823414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510931983.9，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于计算机视觉的车辆补漆颜色匹配方法是由张鑫;鲁杨;邓棋;全俊洁;胡文学;李琴;郭亚琦设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的车辆补漆颜色匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于计算机视觉的车辆补漆颜色匹配方法，该方法通过工业级摄像头实时采集车辆漆面图像，经预处理后构建多维度颜色特征提取体系，利用色彩空间转换技术建立颜色特征数据库，结合特征匹配算法定位目标色卡。同时，构建历史补漆案例信息库，建立多因素权重分配模型，采用改进粒子群优化算法求解最优匹配方案，最后通过交互验证平台输出结果并跟踪反馈。该方法综合考虑多种因素，提高了颜色匹配的精度和效率，适用于不同车型、年份及漆面类型的车辆补漆颜色匹配，具有较高的实用性和推广价值。

本发明授权基于计算机视觉的车辆补漆颜色匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的车辆补漆颜色匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集车辆漆面图像数据，构建多维度颜色特征提取体系，通过图像预处理模块输出标准化漆面图像，具体为： 基于工业级摄像头获取车辆漆面区域图像数据，图像采集终端接收摄像头传来的原始图像，进行灰度化处理、噪声过滤、边缘检测预处理，去除环境干扰杂波； 根据车辆漆面的物理特性和光照反射规律基于主成分分析筛选与颜色特征密切相关的参数作为候选特征； 将候选特征分为明度特征、饱和度特征、色相特征，并构建多层级特征体系，将整体颜色匹配度作为顶层特征，顶层特征向下分解为若干一级特征，每个一级特征再细分为若干二级特征； 基于多层级的特征体系采用卷积神经网络模型完成图像预处理模块训练； 将车辆漆面的位置信息与预处理后图像的颜色特征进行关联，建立位置-颜色特征映射关系； 选用图像处理软件作为色彩分析平台，并在界面上按照漆面的实际位置标注区域，并根据颜色特征的差异，采用不同的色阶进行可视化展示，特征差异大的区域用深色标注，特征差异小的区域用浅色标注； 基于色彩空间转换技术建立颜色特征数据库，当检测到补漆需求时，通过特征匹配算法定位目标色卡并生成颜色参数标签； 构建历史补漆案例信息库，动态记录不同车型、年份、漆面类型的颜色匹配记录； 建立多因素权重分配模型，通过结合车型年份、原厂色号、漆面磨损程度和环境光照因素，利用层次分析法为各指标赋权，采用加权求和方式构建匹配模型计算颜色匹配度得分，从而生成颜色匹配优先级序列，具体为： 根据车型年份、原厂色号和漆面磨损程度因素，划分匹配重要等级，将新款车型或有明确原厂色号的需求设为高重要等级；老款车型或无明确色号的需求设为低重要等级； 将漆面类型分为金属漆、珠光漆、素色漆，金属漆匹配的复杂度等级高，素色漆复杂度等级低； 将环境光照分为标准光照、强光环境、弱光环境； 基于层次分析法，对匹配重要等级、复杂度等级和环境光照因素赋予权重； 采用加权求和的方式构建匹配模型，将各指标值乘以对应的权重后相加，得到每个颜色匹配任务的匹配度得分； 根据匹配模型计算出的匹配度得分，对所有颜色匹配任务进行排序，得分高的任务匹配优先级高，从而生成颜色匹配优先级序列； 采用改进粒子群优化算法求解最优颜色匹配方案，以最大化匹配精度、最小化色差阈值和缩短匹配时间的方向设置优化目标； 通过交互验证平台输出最终颜色匹配结果，并持续跟踪实际补漆效果反馈。

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