基于多光谱CNN的太阳能电池表面缺陷检测

简介：
本研究提出一种基于多光谱CNN（卷积神经网络）的方法，用于提高太阳能电池表面缺陷检测的准确性和效率，推动光伏产业质量控制技术的发展。 在太阳能电池制造过程中，检测具有异质纹理及复杂背景的表面缺陷是一项挑战。传统方法依赖人工视觉检查，这不仅需要大量人力，而且效果不稳定且不理想。为解决这一问题，本段落提出了一种基于多光谱深度卷积神经网络（CNN）的视觉缺陷识别技术。 首先设计并建立了一个优化过的CNN模型，并通过调整其结构来评估不同参数对检测结果的影响，最终确定了最佳的模型架构。接着分析太阳能电池彩色图像中的光谱特性，发现各种类型的表面瑕疵在不同的光谱范围内具有独特的可区分特征。基于这一观察，构建了一种多光谱CNN模型以增强缺陷识别能力。 实验结果显示，在使用K折交叉验证的情况下，该方法能够有效检测出太阳能电池的表面异常，并且准确率高达94.30%，显著提高了生产效率和智能化水平。