公开(公告)号：CN114627062A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210185506.9

申请日：2022-02-28

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王淑青 ,  鲁东林 ,  陈怡菲 ,  鲁濠 ,  汤璐 ,  金浩博 ,  张子言 ,  朱文鑫 ,  柯洋洋 ,  罗平章

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出了一种改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测方法。本发明通过工业相机对含有缺陷的太阳能电池片进行图像采集，并通过图像预处理得到每幅预处理后太阳能电池片图像，手动标记上述图像的多个缺陷位置框和缺陷类别；构建改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测模型，将上述图像输入至该模型进行预测，得到每幅图像预测的多个缺陷位置框和缺陷类别，结合该缺陷位置框和缺陷类别构建损失函数模型，通过反向传播算法进行优化训练，得到优化后的网络模型；工业相机实时采集太阳能电池片图像，将该图像通过优化后改进Faster R‑CNN的太阳能电池片表面缺陷检测网络模型进行预测，实现对太阳能电池片的表面缺陷检测。本发明有检测速度快，检测精度高的优点。