10.11857/j.issn.1674-5124.2021100072
基于数据增强的光伏电池片缺陷检测方法研究
为准确快速检测和定位太阳能电池硅片的缺陷,判别缺陷种类.以太阳能隐裂缺陷片为研究对象,利用形态学方法进行图像预处理,通过改进的生成对抗网络(P256-BEGAN)生成图像数据,并利用FID评估其生成图像的质量,解决数据集不充足导致目标检测网络准确率低的问题;采用YOLOv5目标检测网络,对其训练过程及推理过程进行改进,实现太阳能电池片缺陷的检测及定位.试验结果表明,生成图像数据作为改进的目标检测网络训练集,准确率可达 94.1%,单张电池片检测时间最短可达 9 ms;混合真假数据之后,准确率可提高 3.1%,满足工业电池片实时检测需求.
电池片、图像处理、生成对抗网络、目标检测网络
49
TB9;TP391.4(计量学)
四川省科技厅重点研发项目2022YFS0552
2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
29-34
