公开(公告)号：CN117764959A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311807106.8

申请日：2023-12-26

Applicant: 江南大学

Inventor： 周德强 ,  朱家豪 ,  徐皓 ,  盛卫锋 ,  左文娟 ,  张秋菊

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种光伏电池组件缺陷检测方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：获取关于光伏电池组件的图像数据；步骤S2：构建检测模型，检测模型基于YOLOv8‑nano构建，包括依次连接的Backbone模块、Neck模块和Head模块；在Backbone模块中加入EMA注意力机制，得到YOLOv8n‑EMA模型；步骤S4：通过最小化损失函数来训练所述YOLOv8n‑EMA模型，使所述YOLOv8n‑EMA模型收敛；步骤S5：利用收敛的YOLOv8n‑EMA模型对光伏电池组件的图像数据进行缺陷检测。本发明的YOLOv8n‑EMA模型提升了对缺陷特征学习的能力，进而提高了光伏电池组件缺陷检测的精度。

公开(公告)号：CN117764959B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202311807106.8

申请日：2023-12-26

Applicant: 江南大学

Inventor： 周德强 ,  朱家豪 ,  徐皓 ,  盛卫锋 ,  左文娟 ,  张秋菊

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种光伏电池组件缺陷检测方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：获取关于光伏电池组件的图像数据；步骤S2：构建检测模型，检测模型基于YOLOv8‑nano构建，包括依次连接的Backbone模块、Neck模块和Head模块；在Backbone模块中加入EMA注意力机制，得到YOLOv8n‑EMA模型；步骤S4：通过最小化损失函数来训练所述YOLOv8n‑EMA模型，使所述YOLOv8n‑EMA模型收敛；步骤S5：利用收敛的YOLOv8n‑EMA模型对光伏电池组件的图像数据进行缺陷检测。本发明的YOLOv8n‑EMA模型提升了对缺陷特征学习的能力，进而提高了光伏电池组件缺陷检测的精度。