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龙图腾网获悉江苏智慧工场技术研究院有限公司申请的专利一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测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：CN118570159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202410675537.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法是由王培栋;王俊;王雪;曹斌设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法，包括以下步骤：使用相机采集太阳能电池片的RGB图像；将RGB图像转换为HSV颜色空间；检测图像中的栅线，根据栅线将图像分割为多个子图像；对子图像使用改进的Retinex算法进行图像增强，提取缺陷目标图像；将缺陷目标图像输入PP‑YOLO神经网络进行训练，识别缺陷的类别；训练结束后，将实际的电池片图像输入训练后的PP‑YOLO神经网络，识别缺陷类别。本申请采用一种改进的Retinex滤波增强算法，根据图像纹理的变化程度进行不同程度的平衡，提高了小缺陷目标的识别能力。

本发明授权一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用相机采集太阳能电池片的RGB图像； 将RGB图像转换为HSV颜色空间； 检测图像中的栅线，根据栅线将图像分割为多个子图像； 对子图像使用改进的Retinex算法进行图像增强，提取缺陷目标图像； 将缺陷目标图像输入PP-YOLO神经网络进行训练，识别缺陷的类别； 训练结束后，将实际的电池片图像输入训练后的PP-YOLO神经网络，识别缺陷类别； 所述改进的Retinex算法是将Retinex算法中人眼对实际景物的感知图像I作为待滤波图像p，进行引导滤波，滤波窗口大小为M×N，经过滤波后的像素如下： 其中，I是引导图像，λiI是权重，q是滤波后的图像，gi是第i个像素的灰度值，gmax是滤波窗口内所有像素中的灰度最大值，ξ是滤波窗口内的混乱度； 滤波窗口内的混乱度ξ如下计算： 其中，是当像素q与像素p之间相位一致性大小相同时，像素q与像素p之间的梯度，是当像素q与像素p之间相位一致性大小不同时，像素q与像素p之间的梯度。

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