太阳能电池片的内部缺陷是降低电流传导效率的主要原因，通过EL或PL成像后的图像缺陷强弱变化较大，直接进行阈值分割会造成漏检。本文提出了一种全注意力FSA-UNet网络，用于太阳能电池片混合缺陷分割。针对缺陷分层特点，设计出了特征增强模块，提升弱缺陷的分辨能力，同时改进骨干特征提取网络，加快了强缺陷的检出效率。本算法能精确分割出单晶硅片的多种缺陷，为了验证本文算法的有效性，将本文算法与U-net、DeepLabV3+进行的比较，最佳MIOU达到了77.9%,突出了本算法的优势。
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