基于图像处理与深度学习的太阳能电池片缺陷检测

作者：王茜茜; 蒋鹏辉

来源：上海电机学院学报, 2022, 25(05): 287-291.

• 太阳能电池片
• 缺陷检测
• 深度学习
• 神经网络

针对太阳能电池片表面缺陷检测存在准确率差、效率低的问题,提出一种基于图像处理与深度学习的缺陷检测方法。首先,利用全局直方图均衡化对太阳能电池片图像增强;其次,对电池片的破损、斑纹缺陷图像数据集增强,利用神经网络训练;最后,预测缺陷类型。结果表明:该方法对太阳能电池片缺陷具有较高的识别率,对太阳能电池片缺陷的自动化检测具有一定意义。