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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于生成对抗网络的光伏电池缺陷检测数据集增广方法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：CN116385368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310224578.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于生成对抗网络的光伏电池缺陷检测数据集增广方法是由赵红;唐路源;李汪洋;谢一哲;詹小飞设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的光伏电池缺陷检测数据集增广方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于生成对抗网络的光伏电池缺陷检测数据集增广方法，包括：对原始数据集中的图片按照种类进行筛选，并按照种类对图片进行边缘检测，获得每一图像对应的二值掩膜；构建改进型DCGAN模型，将每一种类的掩膜、对应图像输入到改进型DCGAN模型中训练，保存生成器网络权重；使用生成器网络生成增广图片并标注，获得增广的光伏电池缺陷检测数据集。本发明对DCGAN网络的判别器与生成器结构进行加深，特别对判别器网络添加上采样模块以提升其特征提取能力，并使用生成对抗网络对光伏电池缺陷检测数据集进行增广，避免传统增广中因增广方式搭配问题造成的缺陷图案被切割、不合理扭曲、颜色变换等问题，进而保证了目标的语义信息的正确性。

本发明授权一种基于生成对抗网络的光伏电池缺陷检测数据集增广方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的光伏电池缺陷检测数据集增广方法，其特征在于，包括： 获取原始数据集，对原始数据集中的图片按照种类进行筛选，并按照种类对图片进行边缘检测，获得每一图像对应的二值掩膜； 构建改进型DCGAN模型结构，将每一种类的掩膜、对应图像输入到改进型DCGAN模型结构中训练，保存生成器网络权重； 所述构建改进型DCGAN模型结构，包括： 构建改进生成器网络结构： 为了提升生成器网络特征提取能力与训练稳定性，在此网络前三个转置卷积层后都额外增加一层卷积核为33、步长为1的卷积用于提取更多特征，每个卷积层的卷积核个数分别与其邻近前一层相同；为维持训练稳定，在网络第三个反卷积层后使用谱归一化层促进模型收敛； 构建改进判别器网络结构： 为了适配掩膜形状，判别器网络需要具有与输入图片大小一致的特征层；将判别器网络以中间输出头为中点镜像扩展，通过4个反卷积层将特征层还原至128128大小，具体步骤如下：规定网络输入层大小为128128，输入层后连续接3个卷积层，下采样特征图至1616512，记为M1；为防止网络过拟合与提高稳定性，在M1层后连接谱归一化层与Dropout层，输出记为M2；在M2层后接卷积层下采样得到881024的特征图M3；M3拥有两条输出通道，其一通过全连接层输出11大小的值，后接Sigmoid函数输出概率值，区间为0~1；另一条通道串行连接3个反卷积层将特征图M3上采样得到6464128的特征图M4；与下采样环节相对应，在M4后接谱归一化层与Dropout层输出特征图M5；最后，在M5后接反卷积层输出大小为1281283的特征图，经过Sigmoid函数后作为网络末端输出概率图，记为； 设计改进后的损失函数： 为凸显缺陷部位与背景的差别，使用边缘检测获得图片中缺陷部位像素对应位置；生成对应掩膜后，将判别器输出概率图矩阵各元素按二分类任务处理；设计的损失函数以二值交叉熵损失函数为基底，根据输出层不同位置调整其标签，网络整体损失函数为： 式中，为样本个数，损失分为三部分：判别器真图损失、判别器伪图损失、生成器真图损失； 判别器真图损失计算公式为： 其中，为权重系数，与分别为图像的宽与高，公式中出现的、均与判别器网络结构对应，指代网络中部输出概率值，指代网络最末端输出概率图；代表掩膜损失，具体公式为：；代表判别器真图整体像素损失，具体公式为：，判别器真图整体像素损失同样使用二值交叉熵损失函数分别对输出概率图中每一元素进行计算，标签取“1”； 判别器伪图损失计算公式为： 判别器此时输入生成器所生成图片，将、中改写为生成器随机生成图片；对网络中部概率图与末端概率图的每一元素都使用二值交叉熵损失函数计算其损失，最后取两者均值；判别器此时需将整张图片判定为伪，标签为“0”，因此不需要额外计算掩膜损失；判别器伪图损失中为判别器伪图整体像素损失： 生成器真图损失的计算公式为： 在训练生成器参数时锁定判别器参数使其不更新，此时将生成器输出图片判定为真实图片以训练其产生真实图片的能力，同样对网络中部图与末端的每一元素都使用二值交叉熵损失函数计算其损失，标签为“1”；生成器损失中为生成器整体像素损失： 使用生成器网络生成增广图片并标注，获得增广的光伏电池缺陷检测数据集。

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