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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能盐城大丰新能源发电有限责任公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司申请的专利基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法及设备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：CN115249239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210790756.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法及设备是由吴昊;王恩民;任鑫;杭兆峰;姚中原;潘赫男;周国栋;陶伟;周峰峰;陈石;施俊佼设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法及设备，该方法针对风机叶片不同的缺陷类型，基于CycleGAN生成多个缺陷图像生成模型；利用CycleGAN模型，能够将正常的风机叶片图像生成不同类型的缺陷图像，解决风机叶片缺陷图像稀少的问题；利用原始的缺陷图像和生成的大量不同类型的风机叶片缺陷图像，基于YOLO训练一个风机叶片图像缺陷识别模型，解决风机叶片图像缺陷识别准确率不高的问题。通过本发明，能够将大量风机叶片的正常图像转换成大量的叶片缺陷图像，从而给叶片图像缺陷识别模型提供充足的缺陷图像数据，提升识别模型的缺陷识别效果。

本发明授权基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于CycleGAN的风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别方法，其特征在于，包括： 构建风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别网络，所述风机叶片缺陷图像生成及缺陷识别网络包括风机叶片缺陷图像生成网络和风机叶片缺陷图像识别网络； 获取风机叶片图像数据集，划分风机叶片正常图像和风机叶片缺陷图像，并对风机叶片缺陷图像的缺陷类型和缺陷位置进行标记；通过标记后的所述风机叶片图像数据集对所述风机叶片缺陷图像生成网络进行训练；基于训练完成的所述风机叶片缺陷图像生成网络生成的风机叶片缺陷图像，训练所述风机叶片缺陷图像识别网络； 将实时拍摄的风机叶片缺陷图像输入训练完成的所述风机叶片缺陷图像识别网络，输出结果即为对拍摄的风机叶片缺陷图像的缺陷识别结果； 所述风机叶片缺陷图像生成网络使用CycleGAN模型结构，所述风机叶片缺陷图像生成网络设计与缺陷类型数量相同的风机叶片缺陷图像生成子网络，每一风机叶片缺陷图像生成子网络包括2个生成器G、F和2个判别器、；每一风机叶片缺陷图像生成子网络的输入为一张风机叶片正常图像X和一张具有缺陷类型中的一种缺陷的风机叶片缺陷图像Y，生成器G通过输入风机叶片正常图像X，生成一张与风机叶片缺陷图像Y的缺陷类型相同的风机叶片缺陷图像X’；生成器F通过输入风机叶片缺陷图像Y，生成一张风机叶片正常图像Y’；DX用于区分真实风机叶片正常图像X和生成的风机叶片正常图像Y’，DY用于真实区分风机叶片缺陷图像Y和生成的风机叶片缺陷图像X’。

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中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能盐城大丰新能源发电有限责任公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司，其通讯地址为：102209 北京市昌平区北七家未来科技城华能人才创新创业基地实验楼A楼；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”。