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龙图腾网获悉合肥中南光电有限公司;广西中南光电新能源有限公司申请的专利基于多模态图像融合的光伏组件表面缺陷在线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：CN120765631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511116085.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态图像融合的光伏组件表面缺陷在线检测方法是由李尚荣;柏爱玉;郭天宇;王可胜;郭万东;侯俊;王瀚;张金旭设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态图像融合的光伏组件表面缺陷在线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态图像融合的光伏组件表面缺陷在线检测方法，本发明涉及光伏组件检测技术领域，本发明通过安装可见光线阵相机、短波红外相机、EL线阵相机及激光散斑成像模块采集实时数据，光学图像经动态窗口中值滤波，红外与EL图像采用时间滑动平均结合动态阈值分割，3D点云数据采用图像引导的离群点滤波，基于灰度‑温度相关性判定像素缺陷类型并计算融合权重，光学、红外、EL图像及3D点云分别输入GhostNet、轻量化ViT、CNN、PointNet‑Lite提取特征，经全局平均池化、拼接后输入通道注意力模块生成模态权重，加权融合后经全连接层得出缺陷类型。本发明有效提高了缺陷检测的准确性。

本发明授权基于多模态图像融合的光伏组件表面缺陷在线检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态图像融合的光伏组件表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、安装可见光线阵相机并搭配偏振光源和环形LED、短波红外相机、电致发光EL线阵相机、激光散斑成像模块，利用精密时钟同步各传感器的触发信号，并采用张氏标定法结合动态畸变补偿算法生成时空校准矩阵； 步骤2、对采集到的表面光学图像采用动态窗口大小的中值滤波，红外图像和EL图像采用时间滑动平均结合动态阈值分割，3D点云数据采用图像引导的离群点滤波； 步骤3、基于灰度‑温度相关性，根据光学与红外图像像素判定反光伪缺陷或潜在真实缺陷，并计算像素融合权重w，具体操作为：对可见光图像中每个像素x,y，若其灰度值Gx,y＞Gmax，且对应红外温度Tx,y≤Tvis+1℃，则判定为反光伪缺陷，在融合时降低该像素的可见光特征权重；若可见光中像素灰度值Gx,y＜Gmin，且红外温度Tx,y≥Tvis+2℃，则判定为潜在真实缺陷，在融合时增强该像素的双模态特征权重，其中，Gmax、Gmin为像素灰度值阈值，Tvis为红外图像全局均值温度；根据公式计算像素融合权重；Gmax取可见光图像灰度值的前5%分位数，Gmin取min{后5%分位数，μg‑30}，其中，μg为全局均值灰度，30为经验系数； 步骤4、光学图像输入GhostNet提取特征Fvis，红外图像经轻量化ViT生成特征Fir，EL 图像通过CNN提取特征Fel，3D点云经PointNet‑Lite提取特征F3D，对四模态特征全局平均池化后拼接为Gconcat，输入通道注意力模块生成模态权重，加权融合得到Gattended，经全连接层映射至缺陷类别维度K，Softmax输出概率分布P，结合动态阈值Tk筛选P达标的缺陷类别。

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