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摘要
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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