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龙图腾网获悉北京思拓数科信息技术有限公司申请的专利一种基于机器视觉的风机缺陷检测方法及系统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：CN120672669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510690556.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的风机缺陷检测方法及系统是由吴振忧设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的风机缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器视觉的风机缺陷检测方法及系统，属于图像数据处理技术领域，包括获取风机叶片历史拍摄的图像，生成训练数据集，基于卷积神经网络建立深度学习网络架构，建立风机叶片运动识别模型，使用暗通道先验算法进行计算处理，获取动态调整权重，基于动态调整权重对AOD‑Net模型进行训练，建立风机叶片模糊校正模型，对风机叶片进行实时拍摄，使用风机叶片运动识别模型进行运动识别校正，使用风机叶片模糊校正模型进行尘雾去除，建立缺陷检测模型，使用缺陷检测模型进行缺陷检测，能使高速运动的风机叶片也能被准确识别，使风机叶片轮廓细节清晰，进行缺陷检测时，能够及时准确分析风机叶片状态，提高风机叶片的工作性能。

本发明授权一种基于机器视觉的风机缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的风机缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取风机叶片历史拍摄的图像，对历史拍摄的图像进行预处理，生成训练数据集； 步骤2、基于卷积神经网络建立深度学习网络架构，使用训练数据集进行训练，建立风机叶片运动识别模型； 步骤3、使用暗通道先验算法对训练数据集中的历史拍摄图像进行计算处理，获取动态调整权重，基于动态调整权重对AOD-Net模型进行训练，建立风机叶片模糊校正模型； 建立风机叶片模糊校正模型包括： 将初步去模糊图像与原始模糊图像在通道维度拼接，在AOD-Net模型的输入层接收到通道维度拼接到的数据； 在最后三个卷积层中输入动态调整权重，基于动态调整权重对通道维度拼接到的数据进行修改，输出修改后的去模糊图像； 将去模糊图像与对应的清晰图像进行比对，根据比对结果，对去模糊图像进行判断，若是不符合需求的去模糊图像，进行重新训练，直至符合需求； 获取所有符合需求的去模糊图像对应的动态调整权重，对动态调整权重进行标记，根据标记后的动态调整权重建立风机叶片模糊校正模型； 步骤4、对风机叶片进行实时拍摄，使用风机叶片运动识别模型对实时拍摄实时拍摄的风机叶片图像进行运动识别校正，使用风机叶片模糊校正模型进行尘雾去除； 步骤5、建立缺陷检测模型，使用缺陷检测模型对运动识别校正和尘雾去除后的风机叶片图像进行缺陷检测。

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