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一种基于TFPN-YOLO模型的风力发电叶片表面缺陷检测方法及系统

Name: 一种基于TFPN-YOLO模型的风力发电叶片表面缺陷检测方法及系统
Brand: 浙江理工大学
SKU: 202610066666X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202610066666.X 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2026-01-19

公开号

CN121544619B

公开日

2026-05-12

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_25 , G06V10_44 , G06V10_46 , G06V10_52 , G06V10_764 , G06V10_766 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , F03D17_00 , G01N21_88 , G01N21_95 ,

技术画像

所属领域

风力发电深度学习目标检测计算机视觉表面缺陷检测风力发电

应用场景

风力发电叶片检测, 风电设备运维, 工业质量检测, 智能制造, 新能源设备维护

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及一种基于TFPN‑YOLO模型的风力发电叶片表面缺陷检测方法及系统，构建改进的缺陷检测网络，所述改进的缺陷检测网络以YOLOv12网络为基础网络；获取风力发电叶片表面图像数据集，预处理后构建数据集，以数据集训练所述改进的缺陷检测网络；采集风力发电叶片表面图，输入训练后的所述改进的缺陷检测网络，获取缺陷类别、位置及置信度信息；以方法实现系统的设置。本发明有效解决风力发电叶片表面缺陷检测领域中的关键问题，显著提高检测精度和效率，降低计算资源的消耗，提升模型的适用性和稳定性，为风力发电行业的叶片表面缺陷检测提供新的解决方案，并推动该领域的技术进步和发展。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN121544619B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于改进MobileNetV4的路面类型识别模型的构建方法及应用

当前第 / 件

可防止信息泄露的小尺寸交指电容加载近场传感节点天线

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：75 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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