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龍圖騰網獲悉華電(云南)新能源發電有限公司;華電鄭州機械設計研究院有限公司申請的專利一種基于無人機視覺圖像的風機葉片表面缺陷檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120259302B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510736571.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于無人機視覺圖像的風機葉片表面缺陷檢測方法及系統是由羅文延;李茂福;崔澤乾;張書晗;朱繼新;陳鑫;譚佑文;李林波;王懷輝;譚良輝;趙之弘;和曉韻;姚瑞鋒設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于無人機視覺圖像的風機葉片表面缺陷檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于無人機視覺圖像的風機葉片表面缺陷檢測方法及系統。其中，本申請涉及缺陷檢測技術領域，該方法通過采集高速旋轉葉片的表面圖像序列，同步獲取葉片運動軌跡數據；將運動軌跡數據與圖像序列進行時空關聯，逐幀補償葉片邊緣畸變；對補償后圖像序列中葉片迎風側與背風側按轉速動態分配對比度強化權重，生成融合紋理特征圖；根據特征圖中高頻振動與靜態區域的分布比例調整知識蒸餾注意力權重，遷移高精度模型特征至輕量化模型；在輕量化模型中嵌入葉片運動狀態向量，動態調節檢測敏感度閾值，輸出與運動狀態匹配的缺陷結果。本申請能夠解決高速旋轉場景下葉片缺陷檢測的動靜態特征失衡與誤檢率高的難題。

本發明授權一種基于無人機視覺圖像的風機葉片表面缺陷檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于無人機視覺圖像的風機葉片表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 通過無人機采集高速旋轉風機葉片的表面圖像序列，并同步獲取慣性導航模塊輸出的葉片運動軌跡數據； 將所述葉片運動軌跡數據與所述表面圖像序列進行時空關聯，基于時空關聯結果中提取的葉片旋轉角度與成像設備位姿的動態匹配關系，以通過所述動態匹配關系對所述表面圖像序列中由運動模糊引起的葉片邊緣畸變進行逐幀補償； 通過動態權重分配強化補償后的表面圖像序列中葉片迎風側與背風側在不同轉速下的紋理對比度差異，結合所述葉片運動軌跡數據的時空連續性約束生成葉片表面特征圖； 基于所述葉片表面特征圖中高頻振動區域與靜態區域的動態分布比例，調整知識蒸餾框架的注意力權重，根據調整后的注意力權重將預訓練的高精度缺陷檢測模型中的特征響應模式遷移至輕量化檢測模型； 在所述輕量化檢測模型中嵌入所述慣性導航模塊，根據所述慣性導航模塊輸出的慣性導航數據實時生成葉片運動狀態向量，通過調整所述輕量化檢測模型在不同轉速區間對葉片裂紋、涂層脫落缺陷的敏感度閾值，輸出與所述葉片運動狀態向量匹配的缺陷檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華電(云南)新能源發電有限公司;華電鄭州機械設計研究院有限公司，其通訊地址為：650000 云南省昆明市西山區廣福路488號紅星財富中心A座11樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。