买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华润新能源(内黄)有限公司申请的专利一种风机叶片缺陷的无人机智能识别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：CN119625580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411804605.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种风机叶片缺陷的无人机智能识别系统是由田鹏辉;连俊涛;李杰;杜一波;郭骅祥设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风机叶片缺陷的无人机智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种风机叶片缺陷的无人机智能识别系统，所述系统包括巡检追踪模块、数据采集模块、缺陷识别模块和数据集成模块；所述巡检追踪模块用于用于规划并跟踪无人机的巡检航线；所述数据采集模块用于采集风机叶片的图像信息；所述缺陷识别模块用于分析识别风机叶片的缺陷信息；所述数据集成模块用于整合风机叶片的缺陷信息生成可视化结果和检修建议；本发明实现了风机叶片缺陷的高效检测、精准识别和可视化分析，显著提升了巡检效率与维护决策的科学性。

本发明授权一种风机叶片缺陷的无人机智能识别系统在权利要求书中公布了：1.一种风机叶片缺陷的无人机智能识别系统，其特征在于，所述系统包括巡检追踪模块、数据采集模块、缺陷识别模块和数据集成模块；所述巡检追踪模块用于规划并跟踪无人机的巡检航线；所述数据采集模块用于采集风机叶片的图像信息；所述缺陷识别模块用于分析识别风机叶片的缺陷信息；所述数据集成模块用于整合风机叶片的缺陷信息生成可视化结果和检修建议； 所述巡检追踪模块包括航线规划单元和航迹追踪单元；所述航线规划单元用于根据风机分布和巡检要求生成巡检航线；所述航迹追踪单元用于实时监测无人机飞行状态并控制无人机沿巡检航线航行； 所述数据采集模块包括图像采集单元和数据传输单元；所述图像采集单元用于采集风机叶片的图像信息，所述数据传输单元用于通过无线通信技术将图像信息传输至地面端的后续处理模块； 所述缺陷识别模块和数据集成模块设置在地面端；所述缺陷识别模块包括图像预处理单元和缺陷识别单元；所述图像预处理单元用于对无人机采集的原始风机叶片图像信息进行预处理；所述缺陷识别单元用于对预处理后的风机叶片图像信息分析识别风机叶片的具体缺陷类型和缺陷位置； 所述数据集成模块包括数据存储单元、检修建议生成单元、缺陷成因分析单元和展示单元；所述数据存储单元用于存储风机叶片的图像信息和缺陷信息；所述检修建议生成单元用于生成对于风机叶片的检修建议；所述缺陷成因分析单元用于分析风机叶片缺陷产生的成因模式；所述展示单元用于可视化展示系统采集和分析的内容； 所述缺陷识别单元通过多任务学习模型完成对于风机叶片缺陷的分类和缺陷优先级的排序；所述多任务学习模型的框架包括： 共享特征层：用于获取输入图像信息，并从输入图像信息中提取出与风机叶片缺陷分类和优先级排序相关的全局特征；其形式表达如下： ； 其中，为提取出的全局特征，为输入图像信息，即图像预处理单元预处理后的风机叶片图像信息；为共享特征层的模型参数；为深度卷积神经网络的运算函数； 缺陷分类分支层：用于对全局特征进行分析，获取风机叶片缺陷的具体类型并输出对应的类别概率；其形式表达如下： ； 其中，为缺陷类型的预测概率分布；和为缺陷分支分类层的模型参数；为模型激活函数； 优先级排序分支层：用于评估缺陷的严重程度，并结合缺陷类型对应的严重程度输出优先级评分，所述优先级评分含义为缺陷修复的紧迫性，较高的评分表示需要优先进行处理；其形式表达如下： ； 其中，为缺陷优先级评分，取值为连续值；和为优先级排序分支层的模型参数； 所述多任务学习模型采用联合损失函数优化缺陷的分类和优先级排序任务；所述联合损失函数的表达形式如下： ； 其中，为联合损失函数；为缺陷分类任务的权重，为优先级排序任务的权重，为缺陷分类任务的损失函数值，为优先级排序任务的损失函数值；对于和满足： ； ； 所述缺陷分类任务的损失函数可通过交叉熵运算获取；所述优先级排序任务的损失函数可通过均方误差运算获取； 所述缺陷识别单元通过将各风机叶片位置对应的风机叶片图像信息输入至多任务学习模型中，从而输出该位置风机叶片的具体缺陷类型以及缺陷类型对应的优先级评分； 所述缺陷成因分析单元通过以下方式完成对于风机叶片缺陷产生成因模式的分析： S1：根据风机叶片的结构特性和功能分布，将其划分为多个区域位置； S2：设定固定的监测周期，并获取监测周期内各风机叶片区域位置上的缺陷信息； S3：对于每个区域位置，计算每种缺陷类型在该区域位置上的频重指数： ； 其中，为第种缺陷类型在该区域位置上的频重指数，所述频重指数反映了该种缺陷类型在该区域位置上的发生频率与严重性程度；为第种缺陷类型第次发生时的优先级评分，通过历史采集过程中缺陷识别单元获取；为预先设定的调节系数，用于控制缺陷发生时间对频重指数的影响程度，通过预先实验设定；为监测周期的结束时间点，为第种缺陷类型第次发生时的时间点，为监测周期的总时间长度； S4：对于每个区域位置，获取其对应所有缺陷类型的频重指数，并从高到底进行排序，提取出排序前个的缺陷类型，作为该区域位置的关键缺陷类型，可根据用户需求自行设定；所述关键缺陷类型综合了缺陷发生的频率和严重性，反映了在监测周期内对风机运行可靠性影响最大的多个缺陷； S5：针对每个区域位置的对应的关键缺陷类型，结合历史数据库中的缺陷成因记录，匹配相同缺陷类型的成因模式； S6：对于匹配出的成因模式，结合当前监测周期内的运行数据和环境数据进行验证，并过滤掉不符合当前运行条件或环境条件的成因模式； S7：将过滤后的成因模式按照其与关键缺陷类型之间的关联强度进行排序，以明确每种成因模式的优先级： 对于某种过滤后的成因模式： ； 其中，为第种成因模式的成因优先级系数，为关键缺陷类型中第种缺陷类型与第种成因模式之间的关联强度，根据历史数据库中的缺陷成因记录与缺陷类型的匹配程度预先设定； S8：对于每个区域位置，获取其按成因优先级系数从大到小排列对应的成因模式，作为该区域位置缺陷产生的成因报告。

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华润新能源(内黄)有限公司，其通讯地址为：456350 河南省安阳市内黄县亳城镇东草坡村华润内黄风电场；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。