[发明专利]太阳能电池片的色差检测方法、装置、设备和计算机介质

说明书

本申请提供一种太阳能电池片的色差检测方法、装置、设备和计算机介质；本申请中太阳能电池片的色差检测方法，包括：接收色差检测请求，确定所述色差检测请求对应待检测的目标太阳能电池片；获取所述目标太阳能电池片的电池片图像，将所述电池片图像输入至预设色差检测模型；通过所述预设色差检测模型中的卷积层、归一化层、激活层、池化层和全连接层处理所述电池片图像的特征序列，获得所述目标太阳能电池片的色差检测结果并输出；本申请中根据正例样本和负例样本各自的权重和损失值确定模型损失值对设定的网络结构训练获得预设色差检测模型，通过预设色差检测模型对太阳能电池片进行色差检测，提高了太阳能电池片的色差检测效率和准确率。

技术领域

本申请涉及深度学习技术领域，具体涉及一种太阳能电池片的色差检测方法、装置、设备和计算机介质。

背景技术

太阳能作为一种节能环保，可持续再生的能源，受到越来越多新能源企业的重视。太阳能电池片作为太阳能发电系统的核心部件，其产品外观质量有着严格的工艺要求，因此太阳能电池片出厂前都需要进行严格的检测。

现有的太阳能电池片检测通常采用纯人工检测，或人工借助工业相机辅助检测，纯人工检测太阳能电池片缺陷方法检测效率低，需要消耗较多的人力资源；而人工借助于工业相机检测，对太阳能电池片的外观缺陷实现半自动化的检测，需要在太阳能电池片的工厂图像捕获环境下进行检查，这样人工借助工业相机的检测方式，会对太阳能电池片的生产产生干预，制约工厂的生产效率和产品质量。此外，太阳能电池片的生产环境下的检测数据，相较于正常数据，缺陷数据相对更少，使得工业检测算法的精度不高，且生产过程中的光照强度和机械传送带的抖动，对于工业检测任务更是一项极具挑战性的任务，使得太阳能电池片的色差检测结果不准确。

发明内容

本申请提供一种太阳能电池片的色差检测方法、装置、设备和计算机介质，旨在解决现有的太阳能电池片色差检测在工厂实际生产环境下，由于正常数据和色差缺陷数据比例严重不平衡，导致的太阳能电池片的色差检测效率低，色差检测结果不准确的技术问题。

一方面，本申请提供一种太阳能电池片的色差检测方法，所述太阳能电池片的色差检测方法包括以下步骤：

接收色差检测请求，确定所述色差检测请求对应待检测的目标太阳能电池片；

获取所述目标太阳能电池片的电池片图像，将所述电池片图像输入至预设色差检测模型，其中，所述预设色差检测模型的模型损失值根据训练样本中正例样本和负例样本各自的权重和损失值确定；

通过所述预设色差检测模型中的卷积层、归一化层、激活层、池化层和全连接层处理所述电池片图像的特征序列，获得所述目标太阳能电池片的色差检测结果并输出。

在本申请一些实施例中，所述获取所述目标太阳能电池片的电池片图像，将所述电池片图像输入至预设色差检测模型之前，所述方法包括：

接收初始模型构建请求，根据所述初始模型构建请求关联的图像信息构建卷积层、归一化层、激活层、池化层和全连接层，获得初始色差检测模型；

接收模型训练请求，将海量的电池片图像标注形成正例样本和负例样本，将所述正例样本和所述负例样本组合形成训练样本集；

通过所述训练样本集中的训练样本迭代训练所述初始色差检测模型，获得预设色差检测模型。

在本申请一些实施例中，所述接收初始模型构建请求，根据所述初始模型构建请求关联的图像信息构建卷积层、归一化层、激活层、池化层和全连接层，获得初始色差检测模型，包括：

接收初始模型构建请求，获取所述初始模型构建请求关联的图像信息；

按照所述图像信息中的图像尺寸设置卷积组，其中，所述卷积组中包括预设步长的卷积层、归一化层和激活层；