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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于噪声抑制的光伏电池缺陷检测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：CN116452550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310431996.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于噪声抑制的光伏电池缺陷检测方法是由陈海永;史世杰设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于噪声抑制的光伏电池缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明为基于噪声抑制的光伏电池缺陷检测方法，首先从多条生产线采集光伏电池EL图像构建数据集；然后，在YOLOv5模型主干网络的SPPF模块与最后一个CBL模块之间加入三轴坐标注意力模块，得到缺陷检测模型；最后，利用数据集中的有标签图像和部分无标签图像对缺陷检测模型进行训练，利用剩余的无标签图像对模型进行测试；在训练阶段引入域鉴别器进行对抗训练，域鉴别器位于缺陷检测模型主干网络的CSP1_2模块之后，将CSP1_2模块从有标签图像和无标签图像中提取的特征全部输入到域鉴别器，预测图像所属的域；同时，CSP1_2模块从有标签图像中提取的特征继续后续操作。该方法提高了光伏电池中微小微弱缺陷的检测能力，模型具备领域适应和深度特征学习的能力，增强模型适应其他生产线数据的能力。

本发明授权基于噪声抑制的光伏电池缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声抑制的光伏电池缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 第一步：从多条生产线上采集光伏电池EL图像构建数据集，数据集中包括有标签图像和无标签图像； 第二步、在YOLOv5模型主干网络的SPPF模块与最后一个CBL模块之间加入三轴坐标注意力模块，得到缺陷检测模型；三轴坐标注意力模块在通道和二维空间三个维度采用注意力机制，增强缺陷检测模型对微小微弱缺陷的检测能力； 第三步、对缺陷检测模型进行训练与测试； 利用数据集中的有标签图像和部分无标签图像对缺陷检测模型进行训练，利用剩余的无标签图像对训练后的缺陷检测模型进行测试；在训练阶段引入域鉴别器进行对抗训练，域鉴别器位于缺陷检测模型主干网络的CSP1_2模块之后，将CSP1_2模块从有标签图像和无标签图像中提取的特征全部输入到域鉴别器，预测图像所属的域，即生产线；同时，CSP1_2模块从有标签图像中提取的特征继续进行缺陷检测模型的后续操作； 第四步、从生产线上采集待检测图像，归一化处理后输入到测试后的缺陷检测模型中进行缺陷检测。

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河北工业大学，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；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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