发明 一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法（太阳能电池板 新能源发电 光伏电池 太阳能发电）
太阳能电池板 新能源发电 光伏电池 太阳能发电 【太阳能电池板 新能源发电 光伏电池 太阳能发电】 2人
G06T7/00 G06T5/70 G06T5/60 G06T5/50 G06V10/764 G06V10/82 G06V10/26 G06T7/13
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法，包括以下步骤：使用相机采集太阳能电池片的RGB图像；将RGB图像转换为HSV颜色空间；检测图像中的栅线，根据栅线将图像分割为多个子图像；对子图像使用改进的Retinex算法进行图像增强，提取缺陷目标图像；将缺陷目标图像输入PP‑YOLO神经网络进行训练，识别缺陷的类别；训练结束后，将实际的电池片图像输入训练后的PP‑YOLO神经网络，识别缺陷类别。本申请采用一种改进的Retinex滤波增强算法，根据图像纹理的变化程度进行不同程度的平衡，提高了小缺陷目标的识别能力。
