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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种光伏面板缺陷检测模型确定和缺陷检测方法、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：CN116433630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310387587.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种光伏面板缺陷检测模型确定和缺陷检测方法、装置是由王银;孙勇;刘瑞阔;谷昱君;李伟;姚维为;胡德鹏设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏面板缺陷检测模型确定和缺陷检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏面板缺陷检测模型确定和缺陷检测方法、装置，该光伏面板缺陷检测模型确定方法中将初始边缘检测网络解耦为特征编码和特征解码两个相对独立的网络模块，简化了边缘检测网络设计；通过分别在初始特征编码网络和初始特征解码网络中添加短残差连接，促进了特征的前向传播与融合，有效提升了特征的利用率和分辨率；进一步，通过在目标特征编码网络和目标特征解码网络之间设置长残差连接，建立了低层高分辨率特征与高层特征的融合通道，在不改变原始网络结构的基础上强化了高层网络的特征提取能力，同时，由于残差连接不产生新的参数，因此模型在消耗同样计算资源的情况下提高了性能。

本发明授权一种光伏面板缺陷检测模型确定和缺陷检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种光伏面板缺陷检测模型确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取光伏面板图像数据集和初始边缘检测网络，所述初始边缘检测网络包括初始特征编码网络和初始特征解码网络，所述初始特征编码网络与所述初始特征解码网络连接，所述初始特征编码网络为对原始卷积神经网络VGG16进行裁剪去除后端全连接层、平均池化层以及分类层得到，所述初始特征解码网络用于对高层抽象特征上采样并恢复特征尺寸和分辨率，所述初始特征解码网络内部设计了堆叠式上采样结构用于分段恢复特征尺寸，所述初始特征解码网络包括至少一个上采样模块，每个所述上采样模块包括特征提取模块、反卷积上采样模块和特征融合处理模块，每个所述上采样模块中所述反卷积上采样模块分别与所述特征提取模块和所述特征融合处理模块连接； 分别在所述初始特征编码网络和所述初始特征解码网络内部设置短残差连接，得到目标特征编码网络和目标特征解码网络，所述短残差连接用于处理中间层特征； 在所述目标特征编码网络和所述目标特征解码网络之间设置长残差连接，得到目标边缘检测网络； 将所述光伏面板图像数据集输入所述目标边缘检测网络进行训练，直至得到满足条件的光伏面板缺陷检测模型； 其中，将所述光伏面板图像数据集输入所述目标边缘检测网络进行训练，直至得到满足条件的光伏面板缺陷检测模型，包括： 获取损失函数； 将所述光伏面板图像数据集输入所述目标边缘检测网络，经过所述损失函数训练，得到所述光伏面板缺陷检测模型； 其中，损失函数如下述关系式所示： 式中：，表示偏置系数，根据每个样本图像中边缘和非边缘像素的比例动态调整其大小，其中，超参数用于调整偏置系数在不同数据集中的大小以适应像素比例的变化；表示sigmoid函数；表示由预测的边缘图与真实标签之间计算得到的损失值；，表示人工标注的边缘图；，表示网络预测的边缘概率图；表示人工标注的边缘图中非边缘像素；表示人工标注的边缘图中边缘像素。

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