[发明专利]一种基于CNN分割的太阳能光伏硅片瑕疵检测系统及方法有效
| 申请号： | 201810226903.X | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108492291B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 张炳刚;曹葵康;崔会涛;龚伟林 | 申请（专利权）人： | 苏州天准科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京千壹知识产权代理事务所(普通合伙) 11940 | 代理人： | 王玉玲 |
| 地址： | 215163 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN分割的太阳能光伏硅片瑕疵检测系统，包括如下模块：图片收集和标注模块、第一图像预处理模块、训练模块、验证模块、图像采集模块、第二图像预处理模块、预处理模块、后处理模块、输出模块。本发明还提供了一种基于CNN分割的太阳能光伏硅片瑕疵检测方法。即本发明通过深度学习技术自动统计硅片瑕疵特征而不再需要人为归纳和建模瑕疵特征；提高检测方法的泛化能力，即更换产品后，算法无需重新耗费人力重新开发；大幅提高产品瑕疵特征提炼的准确性，提高识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 分割 太阳能 硅片 瑕疵 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN分割的太阳能光伏硅片瑕疵检测系统，其特征在于，包括如下模块：图片收集和标注模块，用于采集一定数量的太阳能硅片图片作为训练图片，并对其进行数据标注；第一图像预处理模块，在训练阶段，根据训练图像以及其对应的标注数据，对图像数据进行裁切、数据增强，建立训练集；训练模块，用于训练集建立好之后，搭建CNN网络便于自动归纳硅片训练集特征，获得权值文件；验证模块，用于测试生成的权值文件是否达到使用状态，若达到则可以部署使用，否则重新调整训练集，迭代训练，直到满足要求。
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