光伏电池板生产过程中存在缺陷检测漏检、误检以及人工检测效率低的问题，容易造成二次损伤，为此提出一种基于机器视觉的光伏电池板检测系统。该系统使用图像预处理、图像去噪、图像分割以及特征提取等技术算法，采用卷积神经网络模型，通过交叉熵损失目标函数进行自主学习，提升检测的准确性。应用验证，该系统具有较高的检测效率和准确率，为企业带来提质、降本、增效的效果。
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