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龍圖騰網(wǎng)恭喜國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心;中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119559187B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510135125.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由陳歡軍;李熊;劉思;徐韜;楊思潔;祝恩國(guó);盧繼哲;徐開;周佑;謝澤楠;陸艷;楊依睿;孔德政;黃星堯;徐一帆;孫舒瑤;胡瑛俊;許靈潔設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法，包括：獲取電能表外觀的原始圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以及增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)處理后的圖像數(shù)據(jù)；構(gòu)建多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，提取增強(qiáng)處理后的圖像數(shù)據(jù)中不同層次的視覺特征，再進(jìn)行特征融合處理，得到融合后的特征數(shù)據(jù)，對(duì)融合后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)電能表外觀缺陷的分類與定位，達(dá)到電能表外觀缺陷檢測(cè)的目的。本發(fā)明能夠有效提取出微小且復(fù)雜的外觀缺陷，使得后續(xù)的檢測(cè)能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別細(xì)微缺陷；本發(fā)明將不同層次的視覺特征進(jìn)行融合，提升了對(duì)復(fù)雜外觀缺陷的檢測(cè)精度和泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能表外觀缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括步驟：S1.獲取電能表外觀的原始圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以及增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)處理后的圖像數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)利用多尺度遞歸擾動(dòng)與反向校正圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行增強(qiáng)處理；在多尺度遞歸擾動(dòng)與反向校正圖像增強(qiáng)算法實(shí)現(xiàn)過程中，為將外觀圖像中的不同頻率成分分離出來，對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分解；為放大潛在的細(xì)節(jié)缺陷并壓制背景噪聲，在多尺度分解的基礎(chǔ)上引入雙重非線性變換，對(duì)每個(gè)尺度的圖像進(jìn)行非線性變換；對(duì)非線性變換后的多尺度圖像進(jìn)行遞歸增強(qiáng)處理，通過反復(fù)提取并增強(qiáng)圖像中的有效特征，消除噪聲干擾；遞歸增強(qiáng)后的圖像仍可能包含背景噪聲，引入紋理-結(jié)構(gòu)分解，將遞歸增強(qiáng)處理后的圖像分解為紋理部分和結(jié)構(gòu)部分；在得到遞歸增強(qiáng)和分解后的圖像之后，引入多維隨機(jī)擾動(dòng)處理，以模擬不同噪聲環(huán)境下的圖像變化；為將不同尺度上的擾動(dòng)信息融合，將所有尺度的擾動(dòng)后圖像進(jìn)行加權(quán)融合，得到最終的融合圖像；引入反向擾動(dòng)校正機(jī)制，將融合圖像與擾動(dòng)矩陣進(jìn)行反向操作，消除過度擾動(dòng)帶來的偽缺陷；在反向擾動(dòng)校正得到圖像后，為恢復(fù)圖像的全局結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)信息，對(duì)反向擾動(dòng)校正后的圖像進(jìn)行多尺度重構(gòu)；S2.構(gòu)建多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，提取增強(qiáng)處理后的圖像數(shù)據(jù)中不同層次的視覺特征，再進(jìn)行特征融合處理，得到融合后的特征數(shù)據(jù)，對(duì)融合后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)電能表外觀缺陷的分類與定位。

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