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)