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龙图腾网获悉上海第二工业大学申请的专利太阳能板缺陷检测方法、系统、计算机设备及存储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：CN121169915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511700743.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权太阳能板缺陷检测方法、系统、计算机设备及存储介质是由陈云霞;耿百川;汪志锋设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本太阳能板缺陷检测方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于新能源设备智能检测技术领域，尤其涉及一种太阳能板缺陷检测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括如下步骤：轻量化缺陷初筛与自适应拍摄步骤：通过无人机边缘端的轻量化模型对太阳能板阵列进行识别与图像采集；缺陷分割与类型识别步骤：通过神经网络模型对太阳能板及缺陷进行精准分割，并结合特征提取与分类模型对缺陷类型与等级进行判定；缺陷增强优化步骤：通过对抗网络对缺陷进行增强；检测性能评估步骤：通过多维度指标量化评估系统整体性能；采用MSAN‑Net网络分割，提升缺陷检测精度；结合GAN缺陷增强技术，降低微弱缺陷漏检率和误检率，以满足太阳能板精细化运维需求。

本发明授权太阳能板缺陷检测方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 轻量化缺陷初筛与自适应拍摄步骤：通过无人机边缘端的轻量化模型对太阳能板阵列进行识别与图像采集； 缺陷分割与类型识别步骤：通过神经网络模型对太阳能板及缺陷进行精准分割，并结合特征提取与分类模型对缺陷类型与等级进行判定； 缺陷增强优化步骤：通过对抗网络对缺陷进行增强； 检测性能评估步骤：通过多维度指标量化评估系统整体性能； 所述轻量化缺陷初筛与自适应拍摄步骤包括如下步骤： 缺陷初筛与拍摄步骤：通过在无人机边缘搭载轻量化目标检测模型，对边缘端进行实时检测，并通过单次神经网络预测图像中太阳能板阵列的边界框与类别概率，对阵列进行实时识别，最后通过无人机对阵列的四个角点进行自动定位，并结合相机内参和飞行高度计算阵列实际长度和宽度； 最优拍摄距离与高度计算步骤：根据阵列位置计算最优拍摄距离，并根据无人机的飞行参数动态调整航点高度与水平偏移量，规划无人机的路径； 图像实时分析步骤：利用AI纠偏实时分析图像中太阳能板边缘的偏移量，并将偏移信号反馈至云台控制模块，后采用PID闭环调节算法调整云台角度，使太阳能板始终处于图像中心区域； 缺陷检测阈值设定步骤：当模型检测到疑似缺陷区域或目标尺寸部件时，自动触发镜头变焦，增强目标区域细节。

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