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基于YOLOv5的太阳能电池片EL图像缺陷检测算法

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EL图像可用于精准检测太阳电池及光伏组件的内在缺陷,太阳能电池片EL图像缺陷会受到复杂背景的干扰使其变得难以识别.为此,提出一种改进的YOLOv5深度学习模型,用于提高缺陷检测的可靠性和准确性.该模型采用CutMix数据增强对EL图像的处理,在Backbone中使用改进混合域注意力替换原有网络的内容安全策略(Content Security Policy,CSP)部分,提高模型的特征提取能力.同时,引入特征融合(Feature Fusion Module,FFM)模块有效融合不同维度的特征,达到背景抑制的效果.基于PVEL-AD公开数据集的实验结果表明,相较于原来的YOLOv5s模型,改进后的模型参数量从7.02×106下降到6.79×106,且mAP50准确率从71.11％提升到87.74％.
Solar Cells EL Image Defect Detection and Classification Based on Improved YOLOv5

solar cellsimage defecttarget detectiondeep learningYOLOv5

张德钰

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福州大学先进制造学院,福建 泉州 362251

太阳能电池片 图像缺陷 目标检测 深度学习 YOLOv5

2024

10.16280/j.videoe.2024.01.010

电视技术
电视电声研究所 中国电子科技集团公司第三研究所

电视技术

影响因子：0.496
ISSN：1002-8692
年,卷(期)：2024.48(1)
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