公开(公告)号：CN119693712A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411858852.4

申请日：2024-12-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈俊生 ,  陈沂蒙 ,  刘明杰 ,  朴昌浩 ,  高思航 ,  黄永琪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4038 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于改进YOLOv8的轻量式光伏电池板缺陷检测方法，包括：获取待检测的光伏电池板缺陷图像，将图像输入到FasterNet主干网络进行多尺度特征提取；将多尺度特征输入到特征融合模块中进行融合，得到融合特征图；将融合特征图输入到目标检测模块中，得到检测结果；所述输出模块用于对检测结果进行输出；本发明通过改进YOLOv8的主干网络和特征融合模块，在计算复杂度、检测精度和实时性等方面相较现有技术具有显著优势，尤其在处理多尺度缺陷、提高精度和增强鲁棒性方面表现突出，能够有效解决现有技术中的计算复杂度高、精度不足以及多尺度缺陷处理能力差的问题。