湖北中科能能源技术有限公司陈先勇获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北中科能能源技术有限公司申请的专利一种基于图像处理的光伏电池缺陷检测方法及装置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：CN120807535B 。
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：202511332201.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的光伏电池缺陷检测方法及装置是由陈先勇;李竹能;何刘覃设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像处理的光伏电池缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的光伏电池缺陷检测方法及装置，方法包括：将光伏电池板图像划分为多个电池片区域；将各电池片区域的灰度图和光照图输入缺陷检测模型，输出各电池片区域的缺陷检测结果。通过本申请的技术方案，能够准确获取光伏电池的缺陷检测结果。
本发明授权一种基于图像处理的光伏电池缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的光伏电池缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：将光伏电池板图像划分为多个电池片区域；将各电池片区域的灰度图和光照图输入缺陷检测模型，输出各电池片区域的缺陷检测结果； 所述缺陷检测模型包括伽马校正子模型、特征提取子模型和分类子模型；伽马校正子模型用于对光照图进行特征提取，并将特征提取结果回归为各电池片区域的伽马参数；依据伽马参数对各灰度图进行伽马校正后输入特征提取子模型，得到各灰度图的灰度特征，所述分类子模型将各灰度图的灰度特征映射为缺陷检测结果； 所述缺陷检测模型的训练方法包括：获取光伏电池板图像的时间序列和各电池片区域的缺陷标签；计算任意光伏电池板图像中各电池片区域的光照复杂度；依据缺陷检测模型获取时间序列中各电池片区域的多个缺陷检测结果，依据光照复杂度对缺陷标签和缺陷检测结果间的交叉熵损失进行加权求和以构建损失函数；利用梯度下降法迭代更新缺陷检测模型，直至损失函数小于预设损失，或迭代次数大于预设次数时，完成训练。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北中科能能源技术有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市武汉东湖开发区关山大道1号软件产业园4.1期E3栋9层01号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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