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龙图腾网获悉浙江鸿能电务有限公司申请的专利一种基于人工智能的光伏组件质量检测方法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：CN119884895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510370111.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于人工智能的光伏组件质量检测方法是由葛帆;倪海红设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的光伏组件质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与光伏检测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的光伏组件质量检测方法，该方法包括：通过多模态数据采集构建光谱‑几何模型和多场耦合模型，结合分层注意力机制进行特征融合，利用生成对抗网络提取关键深层特征，精准定位缺陷区域并评估严重程度。此外，方案通过数字孪生技术模拟组件运行工况，结合时序耦合预测网络预测缺陷扩展趋势，实现了缺陷检测的高效性与前瞻性。本发明可广泛应用于光伏发电领域，显著提升组件缺陷检测的精度与效率，为光伏系统的高效运维提供技术支持。

本发明授权一种基于人工智能的光伏组件质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的光伏组件质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集光伏组件的光谱偏振数据、热成像数据、电流成像数据和立体深度数据，对所有数据进行时间同步和空间校准，生成初步多模态特征数据； 基于所述初步多模态特征数据，构建表征光伏组件表面光学特性与几何形态特征的光谱-几何模型以及表征光伏组件内部热-电耦合关系的多场耦合模型，分别生成模型数据；通过特征映射算法对生成的模型数据进行融合处理，并输入生成对抗网络进行特征抽象，获得关键深层特征数据； 所述特征映射算法通过计算光谱反射特性与几何形态之间的关联矩阵，实现光谱-几何模型数据的动态映射，同时通过对热成像数据和电流成像数据进行多场张量分解，提取组件内部应力场与电场的关联特征，生成多场耦合模型数据，并将所述关联特征进行联合建模，生成特征映射后的融合模型数据； 将所述关键深层特征数据输入分层注意力机制进行全局与局部特征融合，生成融合缺陷特征数据；利用区域检测算法对所述融合缺陷特征数据进行缺陷区域定位，并对所述缺陷区域进行分类和严重程度评估，生成缺陷分类数据和缺陷评估数据，其中，所述分层注意力机制通过全局特征提取模块对光伏组件的整体光谱分布、热分布和电流特性进行加权处理，同时通过局部特征提取模块重点关注缺陷区域的光谱异常点、热斑位置及电流异常点，实现全局特征与局部特征的融合，生成融合缺陷特征数据；所述区域检测算法对融合缺陷特征数据进行多级特征提取，首先通过边缘检测算法粗略确定存在缺陷的区域，再通过改进的区域提取算法对缺陷区域进行细粒度边界优化，最终输出缺陷区域的精确位置坐标和区域边界信息； 将所述模型数据加载至数字孪生平台，模拟运行工况，生成虚拟检测数据；对所述虚拟检测数据进行时序分析，预测缺陷的扩展趋势，并优化检测系统参数。

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