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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利一种基于机器视觉的电力巡检机器人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：CN121074026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511607810.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的电力巡检机器人检测方法及系统是由曾小波;姜鹏;葛庆;武志伟;袁亮设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的电力巡检机器人检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力检测技术领域，具体为一种基于机器视觉的电力巡检机器人检测方法及系统。本发明通过预采集区域基础数据构建目标区域三维模型，并获取历史缺陷数据标记检测关键区域，再利用遗传算法对初始路径、关键检测点优化，并去除了冗余采集点，提高视觉检测路径精准性；同时通过路径采集协同分析模块实时分析视觉数据，生成优化指令动态调整路径，避免了视觉与导航独立运行导致的效率低、漏检问题；本发明通过视觉感知模块采集清晰度、振动加速度、环境风速和环境光的检测动态数据，环境适应性模块进行分析输出综合波动值，并得到对应的波动值区间，生成对应的环境适应性调控指令，避免运动模糊和环境突变带来的影响。

本发明授权一种基于机器视觉的电力巡检机器人检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的电力巡检机器人检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于预采集的区域基础数据进行模型构建得到目标区域三维模型，在目标区域三维模型标记检测关键区域； 步骤2：通过预设的路径规划分析机制对获取的目标区域三维模型进行路径规划，并且输出视觉检测路径； 步骤3：基于视觉检测路径进行视觉采集执行实时获取对应的视觉采集数据，并将其输入路径采集协同分析模块，然后输出得到协同优化指令； 路径采集协同分析模块的具体执行步骤如下： 对视觉采集数据进行识别得到当前对应的待检测区域的各采集点的视觉图像，将各视觉图像与待检测区域对应预存的设备标准视觉图像进行重合匹配，得到各视觉图像的视角遮挡区域；同时，将相邻采集点对应的视觉图像进行画面重合匹配得到画面重复区域； 将视角遮挡区域与设备标准视觉图像进行占比计算得到视角遮挡占比值，并且将视角遮挡占比值与预设的遮挡占比阈值进行对比，当超出遮挡占比阈值时，将视角遮挡占比值输出为遮挡缺陷值；将视角遮挡区域与设备标准视觉图像对应的检测关键区域进行匹配，当视角遮挡区域覆盖含有检测关键区域时，将视角遮挡占比值直接输出为遮挡缺陷值，并获取预先设定的关键缺失倍数，然后将遮挡缺陷值和关键缺失倍数进行乘积计算得到关键区域缺陷值； 基于画面重复区域得到重复区域占比值，将重复区域占比值按照预设的占比分隔值进行划分得到多个连续的重复区域占比区间，获取各重复区域占比区间的区间最小值，将各区间的区间最小值进行升序排列得到区间升序序号；为各重复区域占比区间均赋予一个重复缺陷系数，其取值大于零，各重复缺陷系数的取值随区间升序序号的递增而递增；将当前相邻采集点对应的重复区域占比值与各重复区域占比区间进行匹配，输出对应的重复区域占比区间并得到对应的重复缺陷系数，将重复缺陷系数与重复区域占比值进行乘积计算得到重复缺陷值； 将遮挡缺陷值、关键区域缺陷值和重复缺陷值三者进行归一化处理并取其数值，利用预设的综合计算公式进行计算并输出综合缺陷值；对综合缺陷值执行优化指令生成分析，并输出协同优化指令； 对所述综合缺陷值执行优化指令生成分析，其具体分析为：当综合缺陷值超出预设的综合缺陷阈值时，对综合缺陷值进行识别，当遮挡综合缺陷值和重复缺陷值均不为零时，基于重复缺陷值将对应的重复区域标记为待优化区域信号，对遮挡综合缺陷值进行识别，若关键区域缺陷值不为零时，生成对应关键区域的关键检测点优化指令，反之则将对应的遮挡缺陷重点标记信号； 当仅有遮挡综合缺陷值为零时，基于重复缺陷值将对应的重复区域标记为待优化区域信号；协同优化指令包括待优化区域信号、关键检测点优化指令和遮挡缺陷重点标记信号步骤4：基于协同优化指令分析生成检测优化策略并执行所述基于协同优化指令分析生成检测优化策略并执行，其具体为：对协同优化指令进行识别得到待优化区域信号、关键检测点优化指令和遮挡缺陷重点标记信号；基于待优化区域信号得到重复区域，将重复区域对应的两个相邻检测点记为待优化目标，并执行步骤

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