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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司营销服务中心;中国电力科学研究院有限公司申请的专利一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及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：CN119559187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510135125.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统是由陈欢军;李熊;刘思;徐韬;杨思洁;祝恩国;卢继哲;徐开;周佑;谢泽楠;陆艳;杨依睿;孔德政;黄星尧;徐一帆;孙舒瑶;胡瑛俊;许灵洁设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统。本发明的电能表外观缺陷检测方法，包括：获取电能表外观的原始图像数据，并对原始图像数据进行预处理以及增强处理，得到增强处理后的图像数据；构建多层卷积神经网络作为特征提取器，提取增强处理后的图像数据中不同层次的视觉特征，再进行特征融合处理，得到融合后的特征数据，对融合后的特征数据进行分析，实现电能表外观缺陷的分类与定位，达到电能表外观缺陷检测的目的。本发明能够有效提取出微小且复杂的外观缺陷，使得后续的检测能够更加准确地识别细微缺陷；本发明将不同层次的视觉特征进行融合，提升了对复杂外观缺陷的检测精度和泛化能力。

本发明授权一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：S1.获取电能表外观的原始图像数据，并对原始图像数据进行预处理以及增强处理，得到增强处理后的图像数据；对预处理后的图像数据利用多尺度递归扰动与反向校正图像增强算法进行增强处理；在多尺度递归扰动与反向校正图像增强算法实现过程中，为将外观图像中的不同频率成分分离出来，对预处理后的图像数据进行多尺度分解；为放大潜在的细节缺陷并压制背景噪声，在多尺度分解的基础上引入双重非线性变换，对每个尺度的图像进行非线性变换；对非线性变换后的多尺度图像进行递归增强处理，通过反复提取并增强图像中的有效特征，消除噪声干扰；递归增强后的图像仍可能包含背景噪声，引入纹理-结构分解，将递归增强处理后的图像分解为纹理部分和结构部分；在得到递归增强和分解后的图像之后，引入多维随机扰动处理，以模拟不同噪声环境下的图像变化；为将不同尺度上的扰动信息融合，将所有尺度的扰动后图像进行加权融合，得到最终的融合图像；引入反向扰动校正机制，将融合图像与扰动矩阵进行反向操作，消除过度扰动带来的伪缺陷；在反向扰动校正得到图像后，为恢复图像的全局结构和细节信息，对反向扰动校正后的图像进行多尺度重构；S2.构建多层卷积神经网络作为特征提取器，提取增强处理后的图像数据中不同层次的视觉特征，再进行特征融合处理，得到融合后的特征数据，对融合后的特征数据进行分析，实现电能表外观缺陷的分类与定位。

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