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龙图腾网获悉内蒙古农业大学职业技术学院申请的专利基于视觉的风力叶片损伤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：CN121686077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511878142.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于视觉的风力叶片损伤缺陷检测方法及系统是由吕彩霞;吴菲菲;苏洁;郭晓栋;常宏设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉的风力叶片损伤缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于视觉的风力叶片损伤缺陷检测方法及系统，涉及图像识别领域，该方法包括：基于多个样本风力叶片的工作环境特征和损伤缺陷，构建损伤关联知识图谱；构建并训练改进的YOLOv11检测网络，其中，改进的YOLOv11检测网络包括自适应输入单元，自适应输入单元用于基于图像的图像特征和损伤关联知识图谱，调整图像的分辨率；基于损伤关联知识图谱和改进的YOLOv11检测网络，构建多种工作环境类型对应的损伤检测路径；基于待检测的风力叶片的工作环境特征和多种工作环境类型对应的损伤检测路径，确定损伤检测路径；基于损伤检测路径和改进的YOLOv11检测网络，进行待检测的风力叶片的损伤缺陷检测，具有实现风力叶片损伤的自动化检测的优点。

本发明授权基于视觉的风力叶片损伤缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉的风力叶片损伤缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取多个样本风力叶片的工作环境特征和损伤缺陷，其中，多个样本风力叶片的工作环境存在差异； 基于多个样本风力叶片的工作环境特征和损伤缺陷，构建损伤关联知识图谱，其中，损伤关联知识图谱用于记载多种工作环境类型对应的风力叶片的多个部件的损伤关联关系； 构建并训练改进的YOLOv11检测网络，其中，所述改进的YOLOv11检测网络包括自适应输入单元，自适应输入单元用于基于图像的图像特征和损伤关联知识图谱，调整图像的分辨率； 基于损伤关联知识图谱和改进的YOLOv11检测网络，构建多种工作环境类型对应的损伤检测路径，其中，所述损伤检测路径用于确定风力叶片的多个部件的检测顺序； 获取待检测的风力叶片的图像和工作环境信息； 基于待检测的风力叶片的工作环境特征和多种工作环境类型对应的损伤检测路径，确定损伤检测路径； 基于损伤检测路径和改进的YOLOv11检测网络，进行待检测的风力叶片的损伤缺陷检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古农业大学职业技术学院，其通讯地址为：014100 内蒙古自治区包头市土右旗萨拉齐镇；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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