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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改进SSD模型的风机叶片缺陷检测方法及系统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：CN114663376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210255807.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进SSD模型的风机叶片缺陷检测方法及系统是由吕亮;姚中原;任鑫;王恩民;童彤;王华;袁辉;曾煜君;朱佳博;季笑;李冬;施俊佼;戴乐;刘治设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SSD模型的风机叶片缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于改进SSD模型的风机叶片缺陷检测方法及系统，该方法包括：构建包括ResNext主干网络、多个检测层、双向特征金字塔结构和检测分支的目标检测网络；获取风机叶片图像数据集，对图像上的缺陷进行标注；将预处理后的图像输入主干网络获得多尺度特征图，经过多个检测层处理后输入双向特征金字塔结构进行特征融合，并通过检测分支获取初始检测结果；通过基于FocalLoss、smoothL1Loss和IOULoss构建的目标损失函数计算损失并更新网络参数，直至训练完成目标检测网络；将待检测的图像输入至训练完成的网络，获取网络输出的缺陷检测结果。该方法降低了叶片缺陷检测所需的参数量和计算量，提高了检测网络的检测效率和检测结果的准确性。

本发明授权基于改进SSD模型的风机叶片缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SSD模型的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对经典检测网络SSD模型进行改进，构建包括主干网络、多个检测层、双向特征金字塔结构和检测分支的目标检测网络，其中，采用ResNext网络作为所述主干网络，包括：将原始SSD模型中主干网络采用的VGG网络替换为ResNext网络，并使用双向特征金字塔结构来替代原始SSD模型中的多尺度特征； 获取风机叶片图像数据集，对所述数据集中图像上的缺陷进行标注以生成对应的标签文件，并按照预设的比例将标注后的风机叶片图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； 对所述训练集中的图像进行预处理，将预处理后的图像输入所述主干网络获得多尺度特征图，将所述多个检测层处理后的多尺度特征图输入所述双向特征金字塔结构进行特征融合，并通过所述检测分支获取初始检测结果； 基于所述标签文件和所述初始检测结果,通过预设的目标损失函数计算损失并更新所述目标检测网络的参数，并对所述目标检测网络进行迭代训练直至训练完成所述目标检测网络，其中，所述目标损失函数基于FocalLoss函数、smoothL1Loss函数和交并比损失函数IOULoss构建； 将当前待检测的风机叶片图像输入至训练完成的目标检测网络，获取所述训练完成的目标检测网络输出的缺陷检测结果； 所述主干网络包括五个主体卷积模块，其中，第四主体卷积模块和第五主体卷积模块分别为所述多个检测层中的第一检测层和第二检测层，所述多个检测层中除所述第一检测层和所述第二检测层之外的每个检测层包括：第一卷积层、第一批归一化层、第一线性整流Relu激活函数、第二卷积层、第二批归一化层和第二线性整流Relu激活函数,所述第一卷积层和所述第二卷积层中的卷积核为可变形卷积核。

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镇未来科技城南区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”。