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基于改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法
陕西科技大学电子信息与人工智能学院;
陕西省人工智能实验室(陕西科技大学)
|
任喜伟
余杰
韩欣
李兆允
杨梦璐
何立风
开通知网号
鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使其聚类锚框更符合...
机 构:
陕西科技大学电子信息与人工智能学院;
陕西省人工智能实验室(陕西科技大学);
领 域:
电力工业;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
缺陷检测;
YOLOv5s;
损失函数;
小目标增强;
光伏组件;
红外图像;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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2025年03期
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