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龙图腾网获悉上海派影医疗科技有限公司申请的专利一种基于双尺度策略和改进的YOLOV5网络的光伏面板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：CN115908354B 。

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：202211551104.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双尺度策略和改进的YOLOV5网络的光伏面板缺陷检测方法是由郑魁;丁维龙设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双尺度策略和改进的YOLOV5网络的光伏面板缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双尺度策略和改进的YOLOV5网络的光伏面板缺陷检测方法，包括：筛选EL电致发光图像中样本，并进行标注；对所筛选的样本图像采用Otsu二值化方法进行过滤并去除光伏面板区域的黑色背景噪声；通过训练双尺度MET_YOLOV5模型，得到训练的权重文件；对训练后的MET_YOLOV5网络模型进行验证；验证通过后使用模型对采集的光伏面板EL图像进行预测，得到双尺度预测结果。应用本发明实施例，不仅可以在大尺度图像中检测较为明显的隐裂缺陷，对于光伏面板中的每个栅格单元，可以进行小尺度的缺陷检测，识别出更细微的隐裂。且双尺度的缺陷预测结果融合能够使最终的预测结果更加精确，并且具有更高的置信度。

本发明授权一种基于双尺度策略和改进的YOLOV5网络的光伏面板缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度策略和改进的YOLOV5网络的光伏面板缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集光伏面板的EL电致发光图像； 从所采集的EL电致发光图像中筛选样本图像，并对存在电致发光缺陷的图像进行标注； 对所筛选的样本图像采用Otsu二值化方法进行过滤，得到过滤后的样本图像，并去除光伏面板区域的黑色背景噪声； 基于过滤后的样本图像和已标注的样本图像构建训练样本集和验证集； 基于所述训练样本集，使用MET_YOLOV5网络模型，采用双尺度策略进行训练，得到训练后的网络MET_YOLOV5网络模型； 采用训练后的双尺度MET_YOLOV5网络模型进行验证，并使用验证通过后的MET_YOLOV5模型对采集的光伏面板EL图像进行预测，得到双尺度预测结果； 所述MET_YOLOV5网络模型结构包括： 输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 骨干网络：CSPNet，颈部：SPP、FPN、PAN； 预测头部：YoloHead；其中，CSPNet用来提取特征，SPP、FPN、PAN用来增强特征，预测头YoloHead采用GIOU_Loss作为计算Boundingbox的损失函数；其默认输入图像大小为640*640*3； 采用所述验证通过后的MET_YOLOV5模型对采集的光伏面板EL图像进行预测，得到双尺度预测结果的步骤，包括： 对于一张EL图像，其整张的大尺寸EL图像经过预处理、数据增强后送入MET_YOLOV5网络中进行预测，得到大尺度预测结果F1；同时将EL图像按照光伏面板栅格进行分片后的单张patch图像送入MET_YOLOV5网络中进行预测，满足近邻关系的缺陷预测框进行合并，最后将patch尺度的预测结果映射到原图尺度得到预测结果F2，最后将F2与全尺度预测结果F1进行融合得到F； 对于一张EL面板图像，给出大尺度预测结果集合F1和小尺度预测结果集合F2；F1、F2分别包含i、j个预测框，单个预测框表示为F1i，F2j，每个预测框信息包括：预测框位置Px、置信度Pc、采用逐锚框匹配的方式进行融合。

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