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龙图腾网获悉陕西丝路创城能源科技有限公司申请的专利基于机器视觉的电力设备缺陷识别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：CN121685543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610189937.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的电力设备缺陷识别方法及系统是由徐斗奎;梁宝宏;徐斗卫;龙华设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的电力设备缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于机器视觉的电力设备缺陷识别方法及系统，涉及设备缺陷识别技术领域，包括：通过无人机搭载的成像设备，在不同时间窗口下采集并预处理得到目标光伏组串的标准电致发光图像、标准红外热图像和标准可见光图像，同时记录每次采集的环境参数；分析标准电致发光图像中的视觉缺陷特征与衰减梯度特征，结合标准红外热图像、标准可见光图像以及电气性能数据进行融合验证，得到电势诱导衰减的确诊判定；对确诊判定为存在电势诱导衰减的光伏组件，基于环境参数，使用时序分析方法评估得到电势诱导衰减的演变速率，并映射生成电势诱导衰减的风险等级；生成结构化的缺陷识别报告。提升了电力设备缺陷识别的准确性。

本发明授权基于机器视觉的电力设备缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的电力设备缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 通过无人机搭载的成像设备，在不同时间窗口下采集目标光伏组串的电致发光图像、红外热图像和可见光图像，并对采集的图像进行预处理，得到标准电致发光图像、标准红外热图像和标准可见光图像，同时记录每次采集的环境参数； 分析所述标准电致发光图像中的视觉缺陷特征与衰减梯度特征，并结合所述标准红外热图像、标准可见光图像以及电气性能数据进行融合验证，得到电势诱导衰减的确诊判定； 对确诊判定为存在电势诱导衰减的光伏组件，基于所述环境参数，使用时序分析方法评估得到电势诱导衰减的演变速率，并根据所述演变速率映射生成电势诱导衰减的风险等级； 基于所述电势诱导衰减的确诊判定、电势诱导衰减的风险等级，生成结构化的缺陷识别报告； 其中，分析所述标准电致发光图像中的视觉缺陷特征与衰减梯度特征，并结合所述标准红外热图像、标准可见光图像以及电气性能数据进行融合验证，得到电势诱导衰减的确诊判定，包括： 将所述目标光伏组串中每一块光伏组件的标准电致发光图像分别输入预训练的边缘发黑缺陷识别模型，计算边缘发黑缺陷区域在对应电致发光图像中的面积占比，作为所述光伏组件的视觉缺陷特征量化值； 将所述目标光伏组串中所有光伏组件的视觉缺陷特征量化值按照电气连接顺序排列，构成视觉缺陷特征量化值序列； 计算所述视觉缺陷特征量化值序列的斯皮尔曼等级相关系数，作为梯度一致性量化评分； 当所述梯度一致性量化评分低于预设的负向阈值时，判定存在衰减梯度特征，并生成梯度验证有效信号； 设定多源一致性条件，并基于所述梯度验证有效信号与所述多源一致性条件，进行融合决策，当决策通过时输出电势诱导衰减的确诊判定； 设定多源一致性条件，所述多源一致性条件包括： 条件一：所述标准红外热图像分析结果表明，至少一块光伏组件存在异常发热； 条件二：所述标准可见光图像分析结果表明，所述目标光伏组串中存在外观缺陷特征的光伏组件数量低于预设数量阈值； 条件三：电气性能数据表明，所述目标光伏组串的绝缘电阻值低于预设安全阈值，或所述目标光伏组串中光伏组件的输出功率衰减率超过预设正常范围； 当所述梯度验证有效信号为有效，且所述多源一致性条件中被满足的条件数量不少于两个时，判定多源证据指向一致； 当判定为多源证据指向一致时，输出所述电势诱导衰减的确诊判定。

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陕西丝路创城能源科技有限公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市经济技术开发区凤城八路与民经一路十字湖北大厦3号楼3层302室；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”。

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