发明专利已授权

基于Yolo-v4网络结构光伏面板暗斑缺陷检测方法

Name: 基于Yolo-v4网络结构光伏面板暗斑缺陷检测方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021106394882
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110639488.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-06-08

申请人

西安理工大学

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 , G06T7_13 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别深度学习目标检测

应用场景

光伏面板质检, 工业缺陷检测, 光伏电站运维, 新能源设备维护

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摘要

本发明公开了一种基于Yolo‑v4网络结构光伏面板暗斑缺陷检测方法，具体为：对光伏面板的红外图像进行灰度化，获取其灰度图像；对灰度图像进行边缘提取，然后进行二值化，提取连通域并获取连通域的特征，根据获取的特征排除干扰物，获取光伏面板目标区域并进行编号，得到组串区域，并对组串内局部面板进行编号；确定局部面板是否存在暗斑故障，将存在暗斑故障的局部面板的位置、数量以及亮度直方图信息作为网络训练数据输入暗斑检测Yolo‑v4深度学习网络中进行训练，将测试集数据输入训练好Yolo‑v4网络模型完成对光伏组串、光伏面板、暗斑缺陷三种目标的识别与检测。本发明解决了现有技术中存在的检测效率低且准确率低的问题。

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：

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

20230502

✅ 授权

20210928

?? 实质审查的生效：

20210910

📄 公开

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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：33 ❤️ 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

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

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