【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，尤其涉及一种基于改进yolov5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法。
技术介绍
1、随着光伏发电技术的快速发展，光伏太阳能电池板作为光伏发电的核心部件，在系统的可靠运行中起着至关重要的作用，其结构完整性和性能稳定性是保证系统可靠运行的关键。但在长期运行中，太阳能电池板会受到自然环境和机械应力的影响，出现各种缺陷，如裂纹、划痕、腐蚀等，这些缺陷可能会影响太阳能电池板的性能，甚至危及整个光伏发电系统的安全运行。光伏太阳能板的缺陷或损坏不仅会降低发电效率，还会增加监测误差、安全风险和维护成本。
2、现有的光伏太阳能板的缺陷检测包括晶体硅电池的检测和太阳能板热点的检测等。此外，还有基于机器视觉的电池缺陷检测和颜色分类解决方案。然而，这种方法只适用于大型工厂，不适合已安装并使用的太阳能板的缺陷检测。
3、针对已安装太阳能板，现有技术设计了一个由黑盒、红外热像仪、模拟光源和图像处理计算机组成的检测系统。然而，这种方法不适用于大量太阳能板的检测，而且这些检测方法存在成本高、耗时长且不够全面的问题。
<...【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，YOLOv5网络结构包括输入模块、主干模块、颈部模块和头部模块；输入模块用于输入图像预处理；主干模块用于进行图像特征提取；颈部模块用于进行图像特征融合；头部模块用于检测信息输出。
3.如权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，使用由EL检测器组成的太阳能板观察仪来收集图像数据集，数据集被分为训练集、验证集和测试集，包含裂纹和黑点两种缺
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于改进yolov5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，yolov5网络结构包括输入模块、主干模块、颈部模块和头部模块；输入模块用于输入图像预处理；主干模块用于进行图像特征提取；颈部模块用于进行图像特征融合；头部模块用于检测信息输出。
3.如权利要求1所述的一种基于改进yolov5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，使用由el检测器组成的太阳能板观察仪来收集图像数据集，数据集被分为训练集、验证集和测试集，包含裂纹和黑点两种缺陷检测标签。
4.如权利要求3所述的一种基于改进yolov5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，通过分布式移位卷积块对太阳能板损伤图像数据集进行特征提取，具体包括：采用dsconv替换原始网络结构中的第二卷积块，通过使用量化和分布偏移来模拟卷积层的行为，消除冗余特征图。
5.如权利要求4所述的一种基于改进yolov5检测光伏太阳能电池板缺陷的方法，其特征在于，dsconv分为两个不同的部分：可变量化内核和分布移位；可变量化内核张量仅存储具有可变位长的整数值，其大小与原始卷积张量相同，参数值从原...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，张静静，王号，张凯旋，高慧，
申请(专利权)人：河北建筑工程学院，
类型：发明
国别省市：
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