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龙图腾网获悉国家电网有限公司华东分部申请的专利绝缘子缺陷的联合检测方法、装置、电子设备以及介质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：CN119992161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411966317.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权绝缘子缺陷的联合检测方法、装置、电子设备以及介质是由李珂;杨国庆;卢波;范鹏;沈厚明;刘波设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本绝缘子缺陷的联合检测方法、装置、电子设备以及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种绝缘子缺陷的联合检测方法、装置、电子设备以及介质，其方法包括：获取待检测绝缘子的紫外图像，对紫外图像进行预处理，得到包含放电光斑区域的紫外预处理图像；获取待检测绝缘子的可见光图像，对可见光图像进行预处理以及特征值提取，得到可见光预处理图像和可见光图像特征值；基于紫外预处理图像，构建绝缘子的紫外放电光谱，并根据紫外放电光谱确定缺陷放电等级；基于紫外放电光谱和可见光图像特征值，紫外预处理图像和可见光预处理图像进行融合，得到融合图像以及绝缘子缺陷的位置信息；采用预训练好的绝缘子缺陷检测深度学习模型，对融合图像进行缺陷识别，得到绝缘子缺陷等级。本申请提高了劣化绝缘子的检测准确率。

本发明授权绝缘子缺陷的联合检测方法、装置、电子设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种绝缘子缺陷的联合检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测绝缘子的紫外图像，对所述紫外图像进行预处理，得到包含放电光斑区域的紫外预处理图像； 获取待检测绝缘子的可见光图像，对所述可见光图像进行预处理以及特征值提取，得到可见光预处理图像和可见光图像特征值； 基于所述紫外预处理图像，构建绝缘子的紫外放电光谱，并根据所述紫外放电光谱确定缺陷放电等级； 基于所述紫外放电光谱和所述可见光图像特征值，对所述紫外预处理图像和所述可见光预处理图像进行融合，得到融合图像以及绝缘子缺陷的位置信息； 采用预训练好的绝缘子缺陷检测深度学习模型，对所述融合图像进行缺陷识别，得到绝缘子缺陷等级； 根据缺陷放电等级、绝缘子缺陷等级和绝缘子缺陷的位置信息形成检测结果； 所述基于所述紫外放电光谱和所述可见光图像特征值，对所述紫外预处理图像和所述可见光预处理图像进行融合，得到融合图像以及绝缘子缺陷的位置信息，包括： 基于所述紫外放电光谱中的特征值确定绝缘子缺陷在所述紫外预处理图像中的位置信息，并根据所述位置信息结合所述可见光图像特征值，在所述可见光预处理图像中对绝缘子缺陷进行初步定位； 采用梯度金字塔分解法进行特征点的识别，并采用灰度统计的局部特征匹配方法，去除统计到的特征向量相同的特征点，分别得到紫外预处理图像和可见光预处理图像的多个特征点； 在初步定位后的所述紫外预处理图像和所述可见光预处理图像进行特征点匹配，并根据匹配结果对所述可见光预处理图像进行插值计算，以将所述可见光预处理图像处理成与所述紫外预处理图像位置相对应的图像；基于非线性主成分分析NSCT变换将所述紫外预处理图像和所述可见光预处理图像进行融合，并输出绝缘子缺陷的位置信息； 对融合后的图像进行锐化、增强处理，得到融合图像； 所述基于非线性主成分分析NSCT变换将所述紫外预处理图像和所述可见光预处理图像进行融合，包括： 利用频域分析方法分别对紫外预处理图像和可见光预处理图像进行小波变换，分别得到第一小波系数和第二小波系数； 在小波变换域中，对所述第一小波系数和所述第二小波系数进行逐层逐尺度比较和选择，保留包含更多缺陷信息的小波系数； 采用小波逆变换，将保留下的小波系数重构为融合后的图像。

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