【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法及系统。
技术介绍
1、太阳能电池板通过光伏转换，将太阳能转换为光能，具有高效、清洁和可再生的优点。在太阳能板的生产和装运过程中，可能发生如划痕、断栅和黑心的缺陷，从而导致光伏系统的发电产能下降；划痕通常发生在太阳能板的生产和组装过程中，在装运前常通过电致发光检测，但这将加大人工成本；太阳能板电池片之间的导电银浆作为连接点，如果断栅损坏，将严重影响太阳能板的电能输出和安全性能；太阳能板表面阴影可能使内部电流或电阻不一致，导致受热不均匀，从而产生黑心，这将降低太阳能板的光电转化效率。
2、深度学习对计算机视觉检测领域带来了巨大突破，例如基于端到端的transform目标检测算法(detr)已经取得了显著效果。detr目标检测算法检测精度高，但其计算成本开销过大，模型收敛速度慢，标记框和实际缺陷损失拟合程度较低。
3、专利改进yolov5的太阳能电池板缺陷方法及系统；其中，数据集仅为太阳能板表面缺陷，忽视了太阳能板内部可能存在的问题。
<...【技术保护点】
1.一种改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，改进VanillaNet网络采用并行堆叠激活函数，公式为：
3.根据权利要求1所述的改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，动态非单调聚焦机制计算损失的公式为：
4.根据权利要求3所述的改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，利用m∈[0,+∞)构造动态非单调聚焦系数β，并且应用于LIoU；当p等于q时，β＝1，LIoU＝LIou'，LIou'＝βLIoU,其...
【技术特征摘要】
1.一种改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，改进vanillanet网络采用并行堆叠激活函数，公式为：
3.根据权利要求1所述的改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，动态非单调聚焦机制计算损失的公式为：
4.根据权利要求3所述的改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，利用m∈[0,+∞)构造动态非单调聚焦系数β，并且应用于liou；当p等于q时，β＝1，liou＝liou'，liou'＝βliou,其中，p表示标记框离群度大小，q表示超参数大小，α表示超参数大小。
5.根据权利要求1所述的改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法及系统，其特征在于，缺陷包括：划痕、断栅和黑心。
6.根据权利要求1所述的改进detr模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，detr模型的transform encoder中，通过一个1×1的卷积，降低高层激活映...
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