【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及太阳能电池板检测，尤其涉及一种基于改进yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法、设备、介质及其产品。
技术介绍
1、太阳能电池板作为可再生能源领域的重要组成部分，但其性能和质量受制于制造和运营过程中的各种缺陷，如黑点、划痕、叉隐和没电。这些问题可能导致能量损失、寿命缩短和系统故障，因此及时准确地检测和修复这些缺陷至关重要。
2、深度学习在太阳能电池板缺陷检测方面具有独特优势。其通过多层神经网络实现自动特征学习，无需手动提取特征，提高对复杂缺陷模式的识别能力，具有卓越适应性，能处理不同规模和类型的缺陷。高准确性通过大规模训练数据得以实现。实时性和高效性使其适用于生产线上快速准确执行缺陷检测任务。支持多模态数据融合，提高检测全面性。深度学习的应用实现了更高程度的自动化，减少人工干预需求，降低人工错误率，为太阳能产业提供先进、精准和高效的质量控制解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：为了现有技术中太阳能电池板缺陷检测平均精确度不足，检测精度...
【技术保护点】
1.一种基于改进Yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于改进Yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的基于改进Yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤S21中，在主干特征提取网络中，针对最后一个ELAN层对其包含的两个3×3的普通卷积替换为DCNv2，DCNv2的公式如下：
4.如权利要求1所述的基于改进Yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于改进yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的基于改进yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤s21中，在主干特征提取网络中，针对最后一个elan层对其包含的两个3×3的普通卷积替换为dcnv2，dcnv2的公式如下：
4.如权利要求1所述的基于改进yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤s22具体包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于改进yolov7-tiny的太阳能电池板缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤s23步骤中，在检测头部head模块将第62、63、70、71、74、75、76层的3×3的卷积替换为dsconv。
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