改进SSD的光伏组件热斑缺陷检测方法

作者：王道累; 李明山; 姚勇; 李超; 朱瑞; 李峰^*

来源：太阳能学报, 2023, 44(04): 420-425.

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1470

• 光伏组件
• 深度学习
• 目标检测
• 红外图像
• SSD
• 热斑

光伏组件在运行过程中可能出现“热斑效应”，为及时检测热斑，提出一种基于SSD改进的热斑缺陷检测方法。将SSD骨干神经网络更换为ResNet 101，并提出一种新型注意力网络，该网络能学习同一通道特征图区域间关系。实验表明：改进后的SSD 300模型average precision 50(AP50)由96.3%提升至97.7%。针对热斑缺陷红外图像稀少的问题，提出一种新型图像增强方法，扩充热斑红外图像数据集，改进SSD 300模型AP50进一步提升至97.9%，且检测速率仍达到23.6 FPS，该方法基本满足实际应用需求。

• 单位
  上海电力大学