基于改進YOLOX-s算法的航天太陽電池缺陷檢測

打開文本圖片集

摘 要：針對航天太陽電池表面缺陷檢測問題，提出基于機器視覺與深度學習的缺陷檢測方法。通過航天太陽電池缺陷檢測系統(tǒng)獲取圖像，并依據(jù)企業(yè)電池片缺陷的分類標準構(gòu)建航天太陽電池缺陷數(shù)據(jù)集。采用切片技術(shù)獲取包含缺陷目標的子圖像數(shù)據(jù)集，解決卷積和下采樣操作信息丟失而導致召回率低的問題。針對不同缺陷采取適當?shù)膱D像增強方式進行擴充數(shù)據(jù)集，以避免訓練過程中因數(shù)據(jù)集不足導致的過擬合問題。（剩余13276字）