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融合空间深度信息的光伏板缺陷检测
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作者 韩志东 曹辉柱 《电力系统装备》 2024年第5期170-172,共3页
光伏板的转换效率通常受到缺陷的限制,这些缺陷会降低其性能和寿命,高精度的光伏板缺陷检测算法对于确保其性能和可靠性有重要作用。文章针对工业场景下光伏板缺陷检测技术存在的特征提取能力不足、检测精度低的问题,提出了一种融合空... 光伏板的转换效率通常受到缺陷的限制,这些缺陷会降低其性能和寿命,高精度的光伏板缺陷检测算法对于确保其性能和可靠性有重要作用。文章针对工业场景下光伏板缺陷检测技术存在的特征提取能力不足、检测精度低的问题,提出了一种融合空间深度信息的光伏板缺陷检测模型(FSDNet)。FSDNet使用YOLOv5作为基础模型,设计空间深度信息融合模块使得特征图空间信息和深度信息有效融合,增强模型全局语义信息的编码能力。试验结果表明,FSDNet较YOLOv5s基础模型的平均检测精度提升6.00%,达到86.70%,单张图像平均检测速度达到209.49FPS。 展开更多
关键词 光伏板 空间深度融合 缺陷检测
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