【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及基于改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法及系统。
技术介绍
1、太阳能是一种清洁无污染、安全性高、环境友好、取之不尽的新能源；采用光伏技术实现太阳能向电能的转化，能够缓解能源紧张和环境污染，推动能源结构转型；太阳能板是光伏产业的关键部件，但在生产、运输和使用过程中不可避免地会发生刮痕、断栅、脏污等损伤。这些损伤会降低其光电转化效率，从而降低整个光伏系统的发电产能。
2、早期的太阳能板缺陷主要采用经典的计算机视觉方法。例如，传统方法根据硅材料的反射特性对隐裂图像进行采集，并引入数字图像处理方法进行缺陷识别；传统方法存在检测精度低，识别类型单一，检测速度较慢等问题。
3、近年来，深度学习给计算机视觉带来了突破性发展；相比传统的机器视觉算法，faster r-cnn、ssd、yolo等算法在针对小目标、高相似特征的缺陷，实际检测效果仍然不理想。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足，本专利技术对yolov5网络进行改进，backbone添...
【技术保护点】
1.基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，预处理包括：使用LabelImg软件对图片的缺陷位置进行标注、旋转和亮度调节。
3.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，图片的缺陷包括：划痕、断栅与脏污。
4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，改进YOLOv5网络包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5的太阳能电池板缺陷方法...
【技术特征摘要】
1.基于改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，预处理包括：使用labelimg软件对图片的缺陷位置进行标注、旋转和亮度调节。
3.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，图片的缺陷包括：划痕、断栅与脏污。
4.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，改进yolov5网络包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法，其特征在于，cot模块使用k×k的卷积提取静态上下文信息，并将...
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