基于改進YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)的光伏組件缺陷檢測方法

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摘 要： 鑒于光伏組件排列密集，缺陷目標(biāo)較小，難以檢測維護，直接影響光伏組件發(fā)電效率，提出一種改進YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)的光伏組件缺陷檢測方法。首先，針對光伏組件紅外圖像中缺陷尺寸特性，使用K-均值++算法對缺陷目標(biāo)重新聚類，確定合適的錨框大小，使其聚類錨框更符合小目標(biāo)特征；然后，使用簡化BiFPN融合更多的特征，在融合之前添加一個多通路殘差連接模塊，提高對小目標(biāo)光伏缺陷的敏感度；其次，將YOLOv5s骨干網(wǎng)絡(luò)進行融合，簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少下采樣次數(shù)，提高圖像分辨率以及豐富小目標(biāo)特征信息；之后，將SIoU損失函數(shù)引入到Y(jié)OLOv5s架構(gòu)中，提高網(wǎng)絡(luò)性能，讓網(wǎng)絡(luò)部署到小型、輕量化設(shè)備；最后，將改進的YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)在自建的光伏組件紅外圖像缺陷數(shù)據(jù)集進行測試。（剩余14346字）