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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝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：CN116402761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310234191.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法是由强浩;叶波设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法，包括采集EL图像数据；构建双通道神经网络模型；利用多尺度注意力机制模块和多通道空洞卷积融合模块对语义分支通道进行融合；利用多尺度注意力机制模块对空间细节分支通道进行融合；并将融合后的语义分支通道和融合后的空间细节分支通道再次融合；通过二分类交叉熵与Diceloss联合构建损失函数，预测光伏板是否存在缺陷。本发明解决随着卷积特征越来越粗糙，中间层许多有用的信息就会在卷积的过程中丢失，图像中的细节特征提取不够，致使输出的图像边缘线条模糊、断点、过厚等现象。

本发明授权一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集太阳电池EL图像数据，并构建缺陷、正常图像数据集； 步骤二、构建语义分支通道和空间细节分支通道的双通道神经网络模型；利用多尺度注意力机制模块和多通道空洞卷积融合模块对语义分支通道进行融合；利用多尺度注意力机制模块对空间细节分支通道进行融合；并将融合后的语义分支通道和融合后的空间细节分支通道再次融合； 语义分支通道由五个深度卷积块组成，输入图像的第一分支依次经过第一、第二和第三深度卷积块；将第二、第三卷积块输入多尺度注意力机制模块作为第二分支，将第一分支和第二分支融合后输入第四、第五深度卷积块，第四深度卷积块和第五卷积块分别输入卷积层后再输入多通道空洞卷积融合模块； 五个深度卷积块的结构为： 其中，k为卷积核，c为通道数，s为步长，r为重复次数； 空间细节分支通道由三个残差卷积块组成，输入图像的第一分支依次经过第一、第二和第三残差卷积块；将第二、第三卷积块输入多尺度注意力机制模块作为第二分支，将第一分支和第二分支进行融合； 三个残差卷积块的结构为： 其中，k为卷积核，c为通道数，s为步长，r为重复次数； 多尺度注意力机制模块是将图像输入3×3卷积块得到特征图F1=C×H×W；将F1=C×H×W经过最大池化、平均池化得到F1max=1×H×W与F1avg=1×H×W；然后将F1max与F1avg基于通道拼接起来，得到F1max+avg=2×H×W的特征图；对特征图进行卷积压缩为通道数为1的特征图，再通过BN归一化、Sigmoid函数激活运算后获得空间权重值，将空间权值加权到通道的特征F1上，获得空间权重特征图M s1=1×H×W； 并将F1通过转置变换为特征图F2=H×C×W和F3=W×H×C，分别经过最大池化、平均池化、卷积、再通过BN归一化、Sigmoid函数激活运算，并与特征图F2、F3加权后进行转置，获得空间权重特征图M s2=1×H×W和M s3=1×H×W； 将M s2、M s3与M s1进行concat连接和卷积操作后获得多尺度空间权重特征图M s ；M s 计算公式如式（1）所示： （1） 其中，表示激活函数Sigmoid，表示拼接操作，conv表示卷积操作； 步骤三、通过二分类交叉熵与Diceloss联合构建损失函数，预测光伏板是否存在缺陷。

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