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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利机理模型与图像融合驱动的光伏板缺陷检测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：CN119202943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411257135.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权机理模型与图像融合驱动的光伏板缺陷检测方法及系统是由李成栋;马文珂;彭伟;刘洪彬;郝雅婷;彭一博;鹿一凡设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本机理模型与图像融合驱动的光伏板缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种机理模型与图像融合驱动的光伏板缺陷检测方法及系统，方法包括：采集同一时间戳的光伏板图像数据和监测数据；监测数据包括光照强度、环境温度、风速、电流和电压信息；根据监测数据计算电流‑电压实验数据；将图像数据和电流‑电压实验数据输入训练好的显隐性缺陷分层识别模型，得到光伏板显性缺陷和隐性缺陷识别结果。所述显隐性缺陷分层识别模型为串联设计，使得模型进行缺陷识别时能够更有针对性，只有当光伏板被初步判断为存在缺陷时，才会进一步调用显性缺陷识别网络和隐性缺陷识别网络进行处理，从而避免了对所有光伏板相关数据进行无差别的处理，节省了计算资源和时间。

本发明授权机理模型与图像融合驱动的光伏板缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机理模型与图像融合驱动的光伏板缺陷检测方法，其特征在于，包括：采集同一时间戳的光伏板图像数据和监测数据；所述监测数据包括光照强度、环境温度、风速、电流和电压信息；根据监测数据计算电流-电压实验数据，具体包括：根据光伏板机理，基于光照强度、环境温度和风速信息，计算理论电流-电压数据；基于电流和电压信息，计算实际电流-电压数据；对理论电流-电压数据和实际电流-电压数据做差，得到偏差电流-电压数据；将理论电流-电压数据和偏差电流-电压数据相加得到电流-电压实验数据；将所述图像数据和电流-电压实验数据输入训练好的显隐性缺陷分层识别模型，得到光伏板显性缺陷和隐性缺陷识别结果；其中，所述显隐性缺陷分层识别模型包括依次串联的缺陷分类网络、显性缺陷识别网络和隐性缺陷识别网络；所述缺陷分类网络用于基于电流-电压实验数据识别光伏板是否存在缺陷；若存在缺陷，将所述电流-电压实验数据对应的图像数据输入显性缺陷识别网络，识别显性缺陷；将无显性缺陷的图像数据对应的电流-电压实验数据输入隐性缺陷识别网络，识别隐性缺陷；所述隐性缺陷识别网络的训练过程包括：获取被显性缺陷识别网络识别为显性无缺陷的图像数据样本对应的电流-电压实验数据样本；将所述电流-电压实验数据样本输入隐性缺陷识别网络，基于隐性缺陷标签进行训练；计算第三损失函数，当第三损失函数最小时，隐性缺陷识别网络训练完成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东建筑大学，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。