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龍圖騰網獲悉上海派影醫療科技有限公司申請的專利一種基于雙尺度策略和改進的YOLOV5網絡的光伏面板缺陷檢測方法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：CN115908354B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211551104.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于雙尺度策略和改進的YOLOV5網絡的光伏面板缺陷檢測方法是由鄭魁;丁維龍設計研發完成，并于2022-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙尺度策略和改進的YOLOV5網絡的光伏面板缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙尺度策略和改進的YOLOV5網絡的光伏面板缺陷檢測方法，包括：篩選EL電致發光圖像中樣本，并進行標注；對所篩選的樣本圖像采用Otsu二值化方法進行過濾并去除光伏面板區域的黑色背景噪聲；通過訓練雙尺度MET_YOLOV5模型，得到訓練的權重文件；對訓練后的MET_YOLOV5網絡模型進行驗證；驗證通過后使用模型對采集的光伏面板EL圖像進行預測，得到雙尺度預測結果。應用本發明實施例，不僅可以在大尺度圖像中檢測較為明顯的隱裂缺陷，對于光伏面板中的每個柵格單元，可以進行小尺度的缺陷檢測，識別出更細微的隱裂。且雙尺度的缺陷預測結果融合能夠使最終的預測結果更加精確，并且具有更高的置信度。

本發明授權一種基于雙尺度策略和改進的YOLOV5網絡的光伏面板缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙尺度策略和改進的YOLOV5網絡的光伏面板缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 采集光伏面板的EL電致發光圖像； 從所采集的EL電致發光圖像中篩選樣本圖像，并對存在電致發光缺陷的圖像進行標注； 對所篩選的樣本圖像采用Otsu二值化方法進行過濾，得到過濾后的樣本圖像，并去除光伏面板區域的黑色背景噪聲； 基于過濾后的樣本圖像和已標注的樣本圖像構建訓練樣本集和驗證集； 基于所述訓練樣本集，使用MET_YOLOV5網絡模型，采用雙尺度策略進行訓練，得到訓練后的網絡MET_YOLOV5網絡模型； 采用訓練后的雙尺度MET_YOLOV5網絡模型進行驗證，并使用驗證通過后的MET_YOLOV5模型對采集的光伏面板EL圖像進行預測，得到雙尺度預測結果； 所述MET_YOLOV5網絡模型結構包括： 輸入端：Mosaic數據增強、自適應錨框計算、自適應圖片縮放； 骨干網絡：CSPNet，頸部：SPP、FPN、PAN； 預測頭部：YoloHead；其中，CSPNet用來提取特征，SPP、FPN、PAN用來增強特征，預測頭YoloHead采用GIOU_Loss作為計算Boundingbox的損失函數；其默認輸入圖像大小為640*640*3； 采用所述驗證通過后的MET_YOLOV5模型對采集的光伏面板EL圖像進行預測，得到雙尺度預測結果的步驟，包括： 對于一張EL圖像，其整張的大尺寸EL圖像經過預處理、數據增強后送入MET_YOLOV5網絡中進行預測，得到大尺度預測結果F1；同時將EL圖像按照光伏面板柵格進行分片后的單張patch圖像送入MET_YOLOV5網絡中進行預測，滿足近鄰關系的缺陷預測框進行合并，最后將patch尺度的預測結果映射到原圖尺度得到預測結果F2，最后將F2與全尺度預測結果F1進行融合得到F； 對于一張EL面板圖像，給出大尺度預測結果集合F1和小尺度預測結果集合F2；F1、F2分別包含i、j個預測框，單個預測框表示為F1i，F2j，每個預測框信息包括：預測框位置Px、置信度Pc、采用逐錨框匹配的方式進行融合。

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