苏州威华智能装备有限公司薛玉龙获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州威华智能装备有限公司申请的专利一种基于改进深度学习的光伏电池膜厚预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：CN118537332B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410933865.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进深度学习的光伏电池膜厚预测方法是由薛玉龙;尚小强;郑兴晔设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进深度学习的光伏电池膜厚预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进深度学习的光伏电池膜厚预测方法，具体步骤包括：（1）通过摄像装置采集镀膜后光伏电池片的图像信息以及膜厚值，图像信息中包括RGB三通道灰度值的图像数据；（2）将RGB图像数据转换为HSL图像数据；（3）根据HSL图像数据和膜厚值确定相关性R，并根据相关性R确定与实际镀膜厚度关联性最强的图像数据，根据HSL图像数据中H值和L值确定色深值Y值；（4）对图像数据进行归一化处理；（5）基于BP神经网络形成色深值与膜厚预测模型；（6）通过膜厚预测模型以及色深值Y对光伏电池片的镀膜厚度进行膜厚预测，确定预测的膜厚与实际膜厚误差在允许的范围内，计算速度快，且可靠性好。
本发明授权一种基于改进深度学习的光伏电池膜厚预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进深度学习的光伏电池膜厚预测方法，其特征在于：具体步骤包括： （1）通过摄像装置采集镀膜后光伏电池片的图像信息以及膜厚值，图像信息中包括RGB三通道灰度值的图像数据； （2）将RGB图像数据转换为HSL图像数据； （3）根据HSL图像数据和膜厚值确定相关性R，并根据相关性R确定与实际镀膜厚度关联性最强的图像数据，根据HSL图像数据中H值和L值确定色深值Y值； （4）对图像数据进行归一化处理； （5）基于BP神经网络形成色深值与膜厚预测模型； （51）在BP神经网络的隐含层中引入Tanh函数； （52）对BP神经网络的隐含层与输出层之间的权重关系式中增加动量项； （53）形成膜厚预测模型； （6）通过膜厚预测模型以及色深值Y对光伏电池片的镀膜厚度进行膜厚预测，确定预测的膜厚与实际膜厚误差在允许的范围内。
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