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龙图腾网获悉温州大学申请的专利光伏组件在线缺陷监控系统及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：CN120357850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510822139.2，技术领域涉及：H02S50/15；该发明授权光伏组件在线缺陷监控系统及方法是由戴瑜兴;闫正兵;李叶宏;侯佳豪;黄世沛;章纯设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏组件在线缺陷监控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏组件在线缺陷监控方法，涉及光伏组件智能制造领域，所述方法包括，采用可见光摄像装置、红外热成像装置和光谱分析装置分别采集以获取三组不同的数据，并对三组数据分别进行预处理；将预处理后的三组数据分别进行特征强化再进行提取处理，得到提取处理后的各自对应的特征信息；将特征信息分别进行图形化处理；最后采用训练好的卷积长短期记忆网络，分别对图形化处理后的特征信息进行自动识别故障定位，得到各自对应的检测结果；若任一检测结果异常，则将检测到的故障组件自动分流到报废通道或回收通道；本发明解决了传统光伏组件因单一检测手段导致的故障识别局限性以及传统数据处理能力不足等问题。

本发明授权光伏组件在线缺陷监控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏组件在线缺陷监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、采用可见光摄像装置、红外热成像装置和光谱分析装置分别采集获取所述光伏组件的可见光图像数据、红外热图像数据和光谱数据，并分别对可见光图像数据、红外热图像数据和光谱数据进行对应的预处理； 步骤S2、将预处理后的可见光图像数据、红外热图像数据和光谱数据分别进行特征强化再进行提取处理，得到提取处理后的可见光图像特征信息、红外热图像特征信息和光谱图像特征信息； 步骤S3、将提取的可见光图像特征信息、红外热图像特征信息和光谱图像特征信息分别进行图形化处理； 步骤S4、采用卷积长短期记忆网络，分别对图形化处理后的可见光图像特征信息、红外热图像特征信息以及光谱图像特征信息进行自动识别故障定位，得到可见光图像特征信息、红外热图像特征信息以及光谱图像特征信息各自对应的检测结果； 若任一检测结果异常，则将检测到的故障组件自动分流到报废通道或回收通道； 所述步骤S4中进行自动识别故障定位的步骤包括： 步骤S41、对接收到的特征信息进行分类，利用卷积长短期记忆网络输出的故障概率公式进行阈值判断，以确定故障类型； 所述故障概率公式如下： 公式1 其中，Py=1|X表示在给定输入特征X的情况下故障发生的概率；σ为激活函数；hi为前一时刻的隐藏状态；xi为当前时刻的输入特征；Wh和Wx分别是隐藏状态和输入特征的权重矩阵；b为偏置项； 步骤S42、根据光伏组件的历史检测数据和预设定经验阈值θ，将故障发生的概率与预设定经验阈值θ通过下列公式2进行比较，以判断是否存在故障； 公式2 式中，Py=1∣X表示在给定输入特征X的情况下故障发生的概率，当不等式成立时，判定光伏组件存在故障； 步骤S43、结合聚类算法对相似故障进行归类。

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