【摘 要】
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为了提高太阳能电池板的检测效率,针对太阳能电池板常见缺陷检测问题,本研究利用YOLOv3目标检测模型对太阳能电池板电致发光图片进行缺陷检测.根据太阳能板缺陷数据集通过K-means聚类优化先验框,YOLOv3算法在测试集上的平均精度均值(mAP)达到81.81％.实验结果表明:YOLOv3目标检测模型对于含有断栅、隐裂缺陷的太阳能电池板能够实现比较准确的检测,整体检测效果较为理想.
【机 构】
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扬州大学机械工程学院,江苏 扬州 225127
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为了提高太阳能电池板的检测效率,针对太阳能电池板常见缺陷检测问题,本研究利用YOLOv3目标检测模型对太阳能电池板电致发光图片进行缺陷检测.根据太阳能板缺陷数据集通过K-means聚类优化先验框,YOLOv3算法在测试集上的平均精度均值(mAP)达到81.81％.实验结果表明:YOLOv3目标检测模型对于含有断栅、隐裂缺陷的太阳能电池板能够实现比较准确的检测,整体检测效果较为理想.
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