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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司;国网江西省电力有限公司南昌供电分公司申请的专利一种输配电无人机喷涂的三态作业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：CN120431499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510936716.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种输配电无人机喷涂的三态作业方法及系统是由张征;吴诗优;付师璕;李志文;黄明;李明;李帆;王永华;郝艳军;曾春;谭和财;付理祥;姜勇;尚文辉;周福文;熊灏;许润韬设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输配电无人机喷涂的三态作业方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输配电无人机喷涂的三态作业方法及系统，该方法包括以下步骤：对喷涂设备开展喷涂实验，获得可见光图像以构建数据集，构建改进的FasterR‑CNN模型和卷积神经网络模型，将数据集和可见光图像分别输入构建的模型中进行优化，分别获得喷涂设备种类识别模型和喷涂质量评价模型；无人机携带喷涂机械臂飞行至待喷涂区域后，采用喷涂设备种类识别模型对待喷涂设备种类进行识别，获得识别喷涂设备并进行喷涂，获得喷涂质量分数，通过喷涂质量评价模型对喷涂质量分数进行检测，当喷涂质量分数不满足设定阈值，继续喷涂，直至喷涂质量分数达到阈值。本发明通过自适应调节喷涂的飞行控制可提高喷涂速度，减少人工的操作。

本发明授权一种输配电无人机喷涂的三态作业方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种输配电无人机喷涂的三态作业方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取视觉摄像头拍摄在对喷涂设备进行喷涂实验之后的可见光图像，基于可见光图像构建数据集； 采用数据集对改进的FasterR-CNN模型进行预训练，获得喷涂设备种类识别模型； 将可见光图像导入卷积神经网络模型进行预训练，得到喷涂质量评价模型； 获取待喷涂设备的图像，通过喷涂设备种类识别模型对待喷涂设备的图像进行识别，确定待喷涂设备的种类，根据待喷涂设备的种类从多个模态作业中确定目标模态作业，按照目标模态作业对待喷涂设备进行喷涂作业，获取对待喷涂设备进行喷涂作业后的待识别可见光图像，通过喷涂质量评价模型对待识别可见光图像进行识别得到喷涂质量分数，利用喷涂质量分数对喷涂作业进行评价； 喷涂作业包括第一模态作业、第二模态作业和第三模态作业； 第一模态作业为通过无人机搭载摄像头对待喷涂设备进行拍摄，获取待喷涂设备的图像，通过喷涂设备种类识别模型对待喷涂设备的图像进行识别，确定待喷涂设备的种类后，通过控制器调节喷涂机械臂的尺寸和形状，采用边缘检测算法得出待喷涂设备的待喷涂区域，通过喷涂机械臂对待喷涂区域进行表面清洗； 第二模态作业为当待喷涂区域表面清洗完毕后，通过自主喷涂控制优化算法不断调整喷涂机械臂的位置、无人机飞行路线，完成识别待喷涂区域的第一轮喷涂作业，采用摄像头对第一轮喷涂作业后的待喷涂区域进行拍摄，得到待识别可见光图像，表示； ； 式中，yt为t时刻的喷涂涂料的质量；L为系统控制矩阵；xt为t时刻的无人机飞行速度、喷涂机械臂的喷嘴流速；h为干扰信号；R为当前时刻应当喷涂的质量；et为t时刻的系统误差；xt+1为t+1时刻的系统输入；E为误差调节矩阵； 第三模态作业为当完成第一轮喷涂作业后，设置喷涂质量分数的阈值，通过喷涂质量评价模型对待识别可见光图像进行识别得到喷涂质量分数，将喷涂质量分数与设置喷涂质量分数的阈值进行比较，当喷涂质量分数未达到设定的阈值，则继续开展喷涂作业，直至喷涂质量分数达到阈值； 第三模态作业的具体过程如下： 当完成第一轮喷涂作业后，获取第一轮喷涂后待喷涂区域i的喷涂质量分数，并建立矩阵Q； 控制无人机的飞行速度vit+1=vit*d*[1Qb-Q]；vit+1表示第i区域t+1时刻的飞行速度；vit为第i区域t时刻的飞行速度；d表示无人机速度变化的比例系数；Qb表示评价分数矩阵阈值； 控制喷嘴的流速uit+1=uit*a*Qb-Q；uit+1表示第i区域t+1时刻的喷嘴流速；uit表示第i区域t时刻的喷嘴流速；a表示喷嘴流速变化的比例系数； 通过喷涂质量评价模型对第一轮喷涂作业进行识别，对识别待喷涂设备的待喷涂区域i从0开始迭代计算至N，直至识别待喷涂设备的待喷涂区域i的喷涂质量分数达到设置的阈值。

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