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龙图腾网获悉运达能源科技集团股份有限公司申请的专利一种风机叶片内腔缺陷检测方法、装置、设备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：CN120163827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510646652.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种风机叶片内腔缺陷检测方法、装置、设备及介质是由王超群;王欣;刘伟江;刘勇;潘东浩设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风机叶片内腔缺陷检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风机叶片内腔缺陷检测方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉领域，包括：基于原始缺陷图像、目标缺陷图像和无缺陷图像构成目标数据集，将目标数据集分为训练集、验证集和测试集；将训练集输入预设缺陷检测模型，基于模型的主干网络得到特征图，基于模型的特征融合层得到特征图对应的第一输出结果；根据模型的噪声注入层得到第一输出结果对应的第二输出结果，基于模型的检测头得到第二输出结果对应的目标检测结果，基于目标检测结果确定训练后的缺陷检测模型；利用验证集对缺陷检测模型进行优化得到目标缺陷检测模型，利用测试集对目标缺陷检测模型进行缺陷检测，以利用达到预期标准的目标缺陷检测模型对叶片内腔缺陷检测。

本发明授权一种风机叶片内腔缺陷检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种风机叶片内腔缺陷检测方法，其特征在于，包括： 利用原始缺陷图像并根据预设生成对抗网络得到新的目标缺陷图像，基于所述原始缺陷图像、所述目标缺陷图像和无缺陷图像构成目标数据集，并将所述目标数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集； 将所述训练集输入至预设缺陷检测模型，基于所述预设缺陷检测模型的主干网络得到特征图，并基于所述预设缺陷检测模型的特征融合层得到所述特征图对应的第一输出结果；所述预设缺陷检测模型包括主干网络、特征融合层、噪声注入层和检测头； 根据所述预设缺陷检测模型的噪声注入层得到所述第一输出结果对应的加入噪声后的第二输出结果，并基于所述预设缺陷检测模型的检测头得到所述第二输出结果对应的目标检测结果，以便基于所述目标检测结果确定训练后的缺陷检测模型； 利用所述验证集对所述训练后的缺陷检测模型进行优化得到目标缺陷检测模型，基于所述目标缺陷检测模型对所述测试集中的图像进行缺陷检测，判断所述目标缺陷检测模型是否达到预期标准，以利用达到所述预期标准的目标缺陷检测模型对叶片内腔缺陷检测； 其中，基于所述训练集对预设缺陷检测模型进行训练的过程为基于三阶段模型训练方式进行训练的过程；其中，所述三阶段模型训练方式对应的训练过程，包括： 从训练集中抽取缺陷尺寸在第一预设尺寸范围内且背景清晰的图像作为简单样本，并基于所述简单样本对预设缺陷检测模型进行训练，以进行第一阶段模型训练； 从训练集中抽取缺陷尺寸在第二预设尺寸范围内且存在缺陷模糊和或缺陷遮挡的图像作为困难样本，并基于所述困难样本对所述预设缺陷检测模型进行训练，以进行第二阶段模型训练； 从训练集中抽取原始缺陷图像作为真实样本，并基于所述真实样本对所述预设缺陷检测模型进行训练，以进行第三阶段模型训练。

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