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龙图腾网恭喜中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、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：CN116433627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202310384554.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、系统是由王方政;孙勇;马哲;郑开元;李鹏;张亚平设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、系统，根据卷积神经网络卷积层内部卷积核对应的参数梯度和闵可夫斯基距离，对卷积核进行优化更新，避免了卷积核重复提取特征而造成的过拟合问题，提升了光伏面板缺陷识别模型的识别准确率。进一步，利用构建的光伏面板缺陷识别模型对光伏面板进行缺陷识别，提高了识别准确率。

本发明授权一种光伏面板缺陷识别模型构建和缺陷识别方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏面板缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取光伏面板图像数据集和卷积神经网络卷积层内部每个卷积核对应的网络参数；基于所述网络参数确定参数梯度；基于所述网络参数，经过预设处理方法，得到所述卷积核的闵可夫斯基距离；基于所述参数梯度和所述闵可夫斯基距离，对所述卷积核进行优化，得到目标卷积核，以及基于所述目标卷积核确定目标卷积神经网络；将所述光伏面板图像数据集输入至所述目标卷积神经网络进行训练直至得到满足条件的光伏面板缺陷识别模型；获取待识别光伏面板的图像数据集；将所述待识别光伏面板的图像数据集输入光伏面板缺陷识别模型，得到所述待识别光伏面板的缺陷识别结果；其中，所述目标卷积核的规模如下公式所示：c′l,i＝n′l,i·n′l,i 式中：c′l,i表示第l层卷积神经网络卷积层内第i个目标卷积核的规模；n′l,i表示第l层卷积神经网络卷积层内第i个目标卷积核的步长；nl,i表示第l层卷积神经网络卷积层内第i个卷积核更新前的步长；ΔWl,i表示第l层卷积神经网络卷积层内第i个卷积核内参数W对应的参数梯度；dl,i表示第l层卷积神经网络卷积层内第i个卷积核的闵可夫斯基距离；其中，dl,i如下公式所示： 式中：k表示卷积层中卷积核的个数；ak表示k为偶数时卷积核中网络参数的值；b2k+1表示k为奇数时卷积核中网络参数的值；p表示阶数，取值p＝1,2或p＝+∞。

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