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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江得沃科技有限公司申請的專利太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型的構(gòu)建方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119379670B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411929879.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型的構(gòu)建方法及裝置是由晏琳;王凱;林晨;徐峰;徐輝;姚云偉;孫松濤;張洋;姜紹熙設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型的構(gòu)建方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)岢隽艘环N太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型的構(gòu)建方法及裝置，包括以下步驟：構(gòu)建太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)，所述太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)由特征提取模塊、特征融合模塊以及分類頭構(gòu)成；獲取多個太陽能網(wǎng)版圖像作為訓(xùn)練圖像，使用訓(xùn)練圖像對太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)進行訓(xùn)練，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件，保存滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件時的太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)的參數(shù)得到構(gòu)建好的太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型。本方案通過將太陽能網(wǎng)版圖像中不同維度的紋理特征、形狀特征以及深度局部特征進行跨維度融合，從而可以準(zhǔn)確的對太陽能電池網(wǎng)版的性狀類別進行檢測。

本發(fā)明授權(quán)太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型的構(gòu)建方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：構(gòu)建太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)，所述太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)由特征提取模塊、特征融合模塊以及分類頭構(gòu)成；獲取多個太陽能網(wǎng)版圖像作為訓(xùn)練圖像，且每一訓(xùn)練圖像中標(biāo)注有性狀類別，所述性狀類別包括網(wǎng)孔狀態(tài)、樹脂涂層狀態(tài)、鋼絲網(wǎng)狀態(tài)以及PI膜貼合狀態(tài)，其中，網(wǎng)孔狀態(tài)包括網(wǎng)孔暢通、網(wǎng)孔堵塞，樹脂涂層狀態(tài)包括涂層均勻、涂層不均，鋼絲網(wǎng)狀態(tài)包括鋼絲網(wǎng)斷裂、鋼絲網(wǎng)變形以及鋼絲網(wǎng)正常，PI膜貼合狀態(tài)包括貼合正常、貼合異常；在特征提取模塊中基于灰度共生矩陣來提取每一訓(xùn)練圖像的紋理特征，并通過方差閾值法在灰度共生矩陣特征中選取方差大于設(shè)定閾值的特征作為紋理特征，基于邊緣檢測算法來提取每一訓(xùn)練圖像的形狀特征，基于多個卷積層來提取每一訓(xùn)練圖像的深度局部特征，所述紋理特征表示訓(xùn)練圖像中像素灰度級的空間分布規(guī)律，所述形狀特征表示訓(xùn)練圖像中每一網(wǎng)孔的幾何形狀信息，所述深度局部特征表示訓(xùn)練圖像中的局部高維抽象特征，并分別估計紋理特征、形狀特征以及深度局部特征的概率密度函數(shù)，并基于每種特征的概率密度函數(shù)分別對紋理關(guān)聯(lián)特征、形狀關(guān)聯(lián)特征以及深度局部關(guān)聯(lián)特征的數(shù)據(jù)分布進行調(diào)整，使得到的紋理調(diào)整特征、形狀調(diào)整特征以及深度局部調(diào)整特征滿足標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布；在特征融合模塊中將每一訓(xùn)練圖像的紋理特征、形狀特征以及深度局部特征進行融合得到每一訓(xùn)練圖像的融合特征，其中，所述特征融合模塊包括語義關(guān)聯(lián)單元、數(shù)據(jù)對齊單元、歸一單元以及融合單元，在所述語義關(guān)聯(lián)單元中基于注意力機制學(xué)習(xí)紋理特征、形狀特征以及深度局部特征之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系得到紋理關(guān)聯(lián)特征、形狀關(guān)聯(lián)特征以及深度局部關(guān)聯(lián)特征，在所述數(shù)據(jù)對齊單元中分別對紋理關(guān)聯(lián)特征、形狀關(guān)聯(lián)特征以及深度局部關(guān)聯(lián)特征的數(shù)據(jù)分布進行調(diào)整得到紋理調(diào)整特征、形狀調(diào)整特征以及深度局部調(diào)整特征，在所述歸一單元將所述紋理調(diào)整特征、形狀調(diào)整特征以及深度局部調(diào)整特征進行歸一化后輸入至融合單元進行融合得到融合特征；所述分類頭基于每一訓(xùn)練圖像的融合特征計算每一訓(xùn)練圖像的預(yù)測性狀類別，再根據(jù)每一訓(xùn)練圖像的預(yù)測性狀類別與標(biāo)注性狀類別來計算性狀類別誤差；基于所述類別誤差對所述太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)的參數(shù)進行調(diào)整，使用參數(shù)調(diào)整后的太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)與多個訓(xùn)練圖像繼續(xù)進行訓(xùn)練直至滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件，保存滿足預(yù)設(shè)訓(xùn)練條件時的太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測架構(gòu)的參數(shù)得到構(gòu)建好的太陽能網(wǎng)版表面性狀檢測模型。

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