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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种类别失衡的光伏组件EL缺陷检测方法，实现了在样本失衡的情况下，对目前常见的10种小目标EL缺陷的检测和定位，包括以下步骤：对光伏数据集进行预处理和标注；将YOLOv5网络算法的骨干网络中的C3模块替换成GhostNet结构，在骨干网最后一层加入注意力机制CA模块，在颈部网络引入特征金字塔网络BiFPN模块，得到优化后的YOLOv5网络算法；针对样本类别不均衡问题，使用FocalLoss函数替换原有的损失函数；训练优化后的YOLOv5网络算法；使用训练好的模型对实时输入的图片进行目标检测，标注缺陷位置和种类。
主权项：1.一种类别失衡的光伏组件EL缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，收集光伏组件EL图像数据，对原始图像进行预处理、标注，得到相应的样本图像，生成图像数据集，将图像数据集按照预设比例划分成训练集、测试集和验证集，分别用于模型训练、超参数调优和评估模型的泛化能力；步骤S2，基于改进的YOLO算法网络架构，搭建用于光伏组件小目标缺陷检测的深度神经网络模型，所述改进的YOLO算法网络架构包括在YOLOv5的基本框架上改进，包括将特征提取骨干网络中的C3模块替换成GhostNet结构，减少模型参数量；骨干网最后一层加入注意力机制CA模块，注意力机制CA模块在捕获通道信息同时，还可以捕获方向感知和位置敏感信息；将颈部网络中的PANet特征融合网络替换成BiFPN结构，用于融合主干网络输出的特征图，获取和处理来自多个尺度的特征信息；从而得到改进的YOLOv5模型；步骤S3，针对样本类别不均衡问题，使用FocalLoss函数替换原有的损失函数；步骤S4，基于选取的训练集，训练改进的YOLOv5模型对缺陷数据进行分类；步骤S5，使用训练好的模型对实时输入的图片进行目标检测，标注缺陷位置和种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种类别失衡的光伏组件EL缺陷检测方法
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