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基于改进YOLOv5算法的光伏缺陷检测
天津农学院计算机与信息工程学院;
联通视频科技有限公司;
天津华大科技有限公司
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王育欣
张志
张家亮
韩江宁
连建国
祁一峰
开通知网号
针对以往光伏缺陷检测中可识别缺陷的种类少、无法对缺陷进行定位、模型参数多体积大以及检测速度慢的局限性,改进传统的YOLOv5网络对光伏组件面板图像中常见的裂纹、断栅、黑芯、粗线和热斑5类主要缺陷进行检测和分类。使用3种不同的注意力机制模块:CA注意力...
机 构:
天津农学院计算机与信息工程学院;
联通视频科技有限公司;
天津华大科技有限公司;
领 域:
电力工业;
计算机软件及计算机应用;
关键词:
计算机视觉;
深度学习;
太阳电池;
YOLOv5;
光伏缺陷;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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太阳能学报
2024年12期
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