[发明专利]基于卷积神经网络的太阳能电池电致发光图像缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210909058.2 | 申请日： | 2022-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN115239676A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 秦伯进;陈赛赛;许桢英;王匀;陈乔华;陈兵;陶宇成;韩丽玲 | 申请（专利权）人： | 江苏兆胜空调有限公司;江苏大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/40;G06V10/82;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 | 代理人： | 胡德水 |
| 地址： | 225461 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的太阳能电池电致发光图像缺陷检测方法，包括如下步骤：采用图像获取装置获取待检测太阳能电池电致发光图像作为原始图像数据集；构建数据集的标签文件将其划分为训练集和测试集并使用随机仿射变换拓展训练数据集；将拓展后的训练数据集输入卷积核为可变卷积的主干特征提取网络提取特征图；将特征图输入区域生成网络检测目标所在区域并使用感兴趣区域池化对目标区域大小归一化处理；使用双头网络实现全连接头处理分类任务，卷积头处理定位任务。与现有技术相比，本发明实现了在目标缺陷尺寸差异较大的情况下，提高对太阳能电池电致发光图像微小缺陷的检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 太阳能电池 电致发光 图像 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏兆胜空调有限公司;江苏大学，未经江苏兆胜空调有限公司;江苏大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210909058.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种四腿行走自行车
- 下一篇：档案关系的管理方法、装置、设备以及可读存储介质
