【摘 要】
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为提高光伏组件缺陷分类精度与效率,提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型(IMCNN).该算法根据光伏组件缺陷特点,构建3个不同尺度端对端的卷积神经网络模型,同时为优化网络结构,在3个通道中均引入SE-Inception模块.首先由多通道卷积提取精密度不同的特征;再将这些特征进行融合,得到特征的增强表达;最后实现光伏组件的缺陷分类.由于光伏组件的缺陷样本较少,使用生成对抗网络生成一部分图像样本,达到有效进行数据增强的目的.实验结果表明,所提算法的Kappa系数较高,分类精度与效率均有明显提升.
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130;河北省控制工程技术研究中心,天津 300130;河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130
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为提高光伏组件缺陷分类精度与效率,提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型(IMCNN).该算法根据光伏组件缺陷特点,构建3个不同尺度端对端的卷积神经网络模型,同时为优化网络结构,在3个通道中均引入SE-Inception模块.首先由多通道卷积提取精密度不同的特征;再将这些特征进行融合,得到特征的增强表达;最后实现光伏组件的缺陷分类.由于光伏组件的缺陷样本较少,使用生成对抗网络生成一部分图像样本,达到有效进行数据增强的目的.实验结果表明,所提算法的Kappa系数较高,分类精度与效率均有明显提升.
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