算法概述
基于公开专利 CN118134841A,该方案提出了一种针对光伏产品缺陷检测的 AI 深度学习算法。核心在于利用深度卷积神经网络提取图像特征,并结合多尺度特征融合与目标检测框架,实现对缺陷的高精度识别与分割。
技术架构
整个检测流程主要包含以下几个关键环节:
首先,采用深度卷积神经网络作为预训练模型,对输入的光伏产品图像进行特征提取,获取不同尺度的特征图及高层语义信息。随后引入特征金字塔网络(FPN)结构,将低层空间信息与高层语义信息进行融合,增强模型对不同尺寸缺陷的检测能力。
接着,利用区域提议网络(RPN)在特征图上生成候选框,快速锁定潜在缺陷区域。通过 ROIAlign 操作从候选框中精确抽取局部特征,为后续任务提供数据基础。最后结合全卷积网络(FCN)对局部特征进行分类、回归及掩膜提取。FCN 在此不仅负责像素级预测,还能输出缺陷的精确形状和大小,弥补传统 CNN 仅能识别对象的不足。
关键组件说明
全卷积网络(FCN)是该方案的关键组件之一。不同于传统 CNN,FCN 去除了全连接层,输出层为像素级别的密集特征图。这使得模型能够对输入图像进行像素级的预测和分析,特别适用于图像分割任务,能够标记每个像素所属的语义类别,从而实现对缺陷形状的精准描述。在实际运行中,这种机制显著提升了缺陷定位的精度和对缺陷描述的全面性。
部署与环境
该算法在实际落地时,通常依赖工控机配合高性能显卡运行。开发环境方面,推荐使用支持 C++17 标准的编译器(如 Visual Studio 2019/2022),并在 Windows 操作系统下进行调试与部署。若无特殊说明,算法逻辑主要基于 C++ 语言实现,以确保计算效率与实时性满足工业场景需求。


