Abstract Liknande och obestämbara feldetektion av solcellsytan med heterogen struktur och komplex bakgrund är en utmaning för solcellstillverkningen. Den traditionella tillverkningsprocessen bygger på detektion av mänskliga ögon vilket kräver ett stort antal arbetstagare utan en stabil och god detektionseffekt. För att lösa problemet, en visuell defekt detektionsmetod baserad på multi-spektral djup konvolutionella neurala nätverk är utformad i detta papper. För det första etableras en utvald konvolutionell neurala nätverk (CNN) modell. Genom att justera modellens djup och bredd utvärderas påverkan av modellens djup och kärnstorlek på igenkänningsresultatet. Den optimala konvolutionella neurala nätverksmodellen är vald. För det andra analyseras ljusspektrumfunktionerna i solcellens färgbild. Det finns att en mängd defekter uppvisade olika särskiljande egenskaper i olika spektralband. Således är en multi-spektral konvolutional neural nätverksmodell konstruerad för att öka diskriminering förmåga av modellen för att skilja mellan komplexa textur bakgrundsfunktioner och defekta egenskaper. Slutligen, några experimentella resultat och K-faldig korsvalidering visar att den multi-spektral djupa konvolutionella neurala nätverksmodellen effektivt kan upptäcka solcellens ytdefekter med högre noggrannhet och större anpassningsförmåga. Noggrannheten hos feligenkänningen är 94,30 %. Att tillämpa en sådan algoritm kan öka effektiviteten i tillverkningen av solceller och göra tillverkningsprocessen smartare.
Sikta på ytdetektering av solpaneler med ojämn struktur och komplex bakgrund, en visuell defekt detektionsmetod baserad på multi-spektral djup konvolutional neurala nätverk (CNN) utformades genom att justera djupet och bredden på nätverket REF.
Solar Cell Surface Defect Inspection Based on Multispectral Convolutional Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Manufacturing', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}