研究目的
提出一种通过融合多通道卷积神经网络来检测太阳能电池表面缺陷的算法，以提高检测精度和位置准确性。
研究成果
所提出的方法有效克服了单一网络检测缺陷时高误报率和漏检率的问题，在提高目标召回率的同时大幅提升了缺陷位置的检测精度。下一步研究重点将在此基础上估算缺陷的几何尺寸。
研究不足
由于采用多通道联合检测方法，该方法的实时性能相对较差，但每幅图像的平均检测时间仍小于1秒，可以满足实时应用的需求。
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通过融合多通道卷积神经网络检测太阳能电池表面缺陷
DOI：10.1016/j.infrared.2020.103334
期刊：Infrared Physics & Technology
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
制造过程中的缺陷或人为操作失误可能导致太阳能电池表面出现裂纹、过焊、黑边、虚焊等细微缺陷。这些缺陷会降低太阳能电池的效率，甚至使其完全失效。本文提出一种融合多通道卷积神经网络的太阳能电池表面缺陷检测算法，通过融合Faster R-CNN和R-FCN两种不同卷积神经网络的检测结果来提高检测精度和位置准确性。此外，根据太阳能电池表面缺陷的固有特性，采用另外两种策略进一步提升检测性能：首先，通过为区域提议网络（RPN）设置多尺度和多长宽比的锚点来解决因锚点限制导致的高漏检率问题；其次，针对太阳能电池微小隐蔽的缺陷，采用难负样本挖掘策略解决因负样本空间过大导致的检测精度低的问题。实验结果表明，该方法有效降低了单一网络的漏检率和误检率，在提高目标召回率的同时显著提升了缺陷位置的定位精度。
作者：
Xiong Zhang，Yawen Hao，Hong Shangguan，Pengcheng Zhang，Anhong Wang
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