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。
