[发明专利]太阳能电池表面缺陷检测方法

权利要求书

1.太阳能电池表面缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

一、收集太阳能电池EL图像；

二、对太阳能电池表面缺陷图像数据进行类别分类和标注，格式转换后获得太阳能电池标明缺陷检测数据集；

三、对太阳能电池表面缺陷数据集进行训练，具体训练过程为：

1）、将太阳电池表面缺陷数据集输入预处理模块进行预处理；

2）、将太阳能电池表面缺陷数据集送入跨层连接多特征融合检测网络进行初级特征提取，将图像输入预训练模型中，分别提取图像的第二层和第三层特征，并经过Shuffle操作转换成和第五层特征相同大小的特征并进行级联，再通过1×1的卷积进行降维，最终得到基础特征图；

3）、将得到的基础特征图送入RPN多尺度感受野融合网络，引入三支路空洞卷积块，将单尺度特征图像作为输入，在Resnet结构中，对于瓶颈层中的单个残差块，通过并行分支创建特定尺度的特征映射，同时，在3×3的卷积层中，使用不同的空洞率构成不同的感受野分支，不同的分支拥有相同的结构，共享权值，通过RPN的分类分支对融合后的特征进行初步分类，通过回归分支网络对融合后的特征进行初步回归，使用交叉熵损失和Smooth L1损失对分类和回归进行约束；

4）、使用非极大值抑制NMS对ROI感兴趣区域进行去冗余，并保留高质量的预测框；

5）、最后通过分类回归网络进行分类和回归；

四、对太阳能电池表面缺陷数据集进行测试，测试时使用相似性NMS，在计算IOU的基础上，通过计算余弦相似度引入框的纵横比相似度作为约束条件，保留准确的建议框。

2.根据权利要求1所述的太阳能电池表面缺陷检测方法，其特征在于，在步骤三中，跨层连接多特征融合检测网络以VGG或Resnet为主干网络。