[发明专利]一种基于卷积神经网络的光伏组件间距不良缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210285921.1 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114663393A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李煜;罗长志;郑军 | 申请（专利权）人： | 聚时科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/136;G06T7/194 |
| 代理公司： | 襄阳蒲公英知识产权代理事务所(普通合伙) 42306 | 代理人： | 汤天鹏 |
| 地址： | 200090 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光伏组件间距不良缺陷检测方法，其方法步骤为：粗略定位电池片的位置，并截取电池片之间的ROI区域；利用卷积神经网络模型，对ROI图像块进行语义分割；对网络输出的结果进行后处理，计算电池片之间的距离；将计算得到的各个电池片间距和设定的阈值比较，如果超出阈值，则判定电池片间距存在异常，反之判定为正常。本发明的有益效果：本发明基于卷积神经网络来预测光伏组件间距的方法，具有灵活性高、鲁棒性好的特点；提取ROI区域的方法可克服产品切换、组件位移等造成的电池片定位不准问题；阈值区间校正方法可将模型预测的阈值和实际测量的阈值映射到统一空间，提升间距不良缺陷检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 组件 间距 不良 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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