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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种高性能太阳能电池外观缺陷检测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：CN116863299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310814289.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种高性能太阳能电池外观缺陷检测方法是由王怡宁;宋梦园;陈海永设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高性能太阳能电池外观缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种高性能太阳能电池外观缺陷检测方法，其特征在于，该方法使用的外观缺陷检测模型包括特征提取、特征融合和分类与回归三部分；输入图像首先通过特征提取部分进行特征提取，得到多尺度特征；多尺度特征进入到特征融合部分中进行特征融合，特征融合部分采用双向路径特征金字塔，包括一条正向特征融合路径和一条反向特征融合路径，将两条路径中相同尺度的融合特征进行加强融合，得到多个加强融合特征；各个加强融合特征在分类与回归部分的相应检测头中进行分类与回归，得到不同尺度的预测结果；将训练后的外观缺陷检测模型用于太阳能电池外观缺陷的检测。BP‑FPN采用并行的方式进行特征融合，改善了特征信息重复和冗余叠加的问题，提高了模型对微小微弱缺陷的检测能力。

本发明授权一种高性能太阳能电池外观缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种高性能太阳能电池外观缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一步：获取太阳能电池外观缺陷图像； 第二步：构建外观缺陷检测模型；外观缺陷检测模型包括特征提取、特征融合和分类与回归三部分；输入图像首先通过特征提取部分进行特征提取，得到多尺度特征；多尺度特征进入到特征融合部分中进行特征融合，特征融合部分采用双向路径特征金字塔，包括一条自上而下的正向特征融合路径和一条自下而上的反向特征融合路径，将两条路径中相同尺度的融合特征进行加强融合，得到多个加强融合特征；各个加强融合特征在分类与回归部分的相应检测头中进行分类与回归，得到不同尺度的预测结果； 在正向特征融合路径中，特征提取部分第二个C3模块的输出特征经过一个CBS模块，得到正向特征融合路径的第一个融合特征；正向特征融合路径的第一个融合特征经过下采样操作后，与特征提取部分第三个C3模块的输出特征进行拼接，拼接得到的特征再经过一个C3模块，得到正向特征融合路径的第二个融合特征；正向特征融合路径的第二个融合特征依次经过一个CBS模块和下采样操作后，与特征提取部分SPPF模块的输出特征进行拼接，拼接得到的特征再经过一个C3模块，得到正向特征融合路径的第三个融合特征； 在反向特征融合路径中，特征提取部分SPPF模块的输出特征经过一个CBS模块，得到反向特征融合路径的第一个融合特征；反向特征融合路径的第一个融合特征经过上采样操作后，与特征提取部分第三个C3模块的输出特征进行拼接，拼接得到的特征经过一个C3模块，得到反向特征融合路径的第二个融合特征；反向特征融合路径的第二个融合特征依次经过一个CBS模块和上采样操作后，与特征提取部分第二个C3模块的输出特征进行拼接，拼接得到的特征再经过一个C3模块，得到反向特征融合路径的第三个融合特征； 反向特征融合路径的第三个融合特征经过一个GAM模块后，再与正向特征融合路径的第一个融合特征进行融合，得到第一个加强融合特征；正向特征融合路径的第二个融合特征和反向特征融合路径的第二个融合特征分别经过一个GAM模块后再进行融合，得到第二个加强融合特征；正向特征融合路径的第三个融合特征经过一个GAM模块后，与反向特征融合路径的第一个融合特征进行融合，得到第三个加强融合特征，三个加强融合特征即为特征融合部分的输出特征； 上述的C3模块以CBS模块和BottleNeck模块作为基本单元，用于特征融合；CBS模块包括卷积层、归一化层和激活层，GAM模块为群组注意力模块； 第三步：将太阳能电池外观缺陷图像输入到初始化后的外观缺陷检测模型中进行训练，将训练后的外观缺陷检测模型部署到检测设备中，用于太阳能电池外观缺陷的检测。

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