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龙图腾网获悉内蒙古农业大学申请的专利一种可见光与热红外双模态融合的风力机叶片缺陷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：CN121032975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511160546.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种可见光与热红外双模态融合的风力机叶片缺陷检测方法是由王健;张永;宗哲英;崔红梅;高靖;张永志;苏力德设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可见光与热红外双模态融合的风力机叶片缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风力机叶片检测技术领域，且公开了一种可见光与热红外双模态融合的风力机叶片缺陷检测方法，将预处理后的可见光图像和热红外图像输入Transformer特征融合模块进行特征融合，获得融合特征图；通过对抗训练模块对所述融合特征图进行训练优化，其中所述对抗训练模块包括生成器、热红外分支鉴别器和可见光分支鉴别器；将融合特征图输入YOLOv8检测网络，输出风力机叶片的损伤检测结果。该方法通过多尺度注意力机制建立了跨模态的全局语义关联，使毫米级裂纹的检出率提升30%以上，对抗训练确保了融合特征的质量，在温度骤变、光照条件剧烈变化等复杂环境下，仍能保持稳定的检测性能，实际缺陷的检测精度达99%。

本发明授权一种可见光与热红外双模态融合的风力机叶片缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种可见光与热红外双模态融合的风力机叶片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过无人机搭载的可见光热红外一体化摄像机采集风力机叶片的可见光图像和热红外图像，并对所述可见光图像和热红外图像分别进行预处理； S2：将预处理后的可见光图像和热红外图像输入Transformer特征融合模块进行特征融合，获得融合特征图； S2中Transformer特征融合模块执行以下操作：对输入的可见光图像和热红外图像分别进行三级下采样，获得三个尺度的可见光特征图和热红外特征图，通过多头注意力模块建立各尺度下可见光特征图与热红外特征图的跨模态全局关联，获得融合特征图，对三个尺度的融合特征图进行多尺度重建，输出最终的融合特征图； 多头注意力模块的输入包括：查询矩阵，通过对可见光特征图和热红外特征图进行通道维度拼接后经可学习权重矩阵变换获得；键矩阵，通过对热红外特征图和可见光特征图进行通道维度拼接后经可学习权重矩阵变换获得；值矩阵，通过对可见光特征图和热红外特征图进行动态权重分配后经可学习权重矩阵变换获得，动态权重分配通过可学习参数α和β实现，其中α和β通过1×1卷积生成； S3：通过对抗训练模块对所述融合特征图进行训练优化，其中所述对抗训练模块包括生成器、热红外分支鉴别器和可见光分支鉴别器，所述热红外分支鉴别器基于预训练VGG-16的第4层特征提取器构建，所述可见光分支鉴别器基于预训练VGG-16的第1层特征提取器构建； S4：将优化后的融合特征图输入YOLOv8检测网络，输出风力机叶片的损伤检测结果。

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