文档名：太阳能电池片图像校正与表面缺陷检测
摘要：针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型.首先,根据相机外参构建水平姿态的虚拟相机,建立原图与虚拟相机的透视映射关系,以实现原图的透视校正.然后,采用动态头部来提高YOLOv5s头部的表示能力,并在C3模块的瓶颈处加入感受野增强模块RFI来提高小目标感受野.最后,将YOLOv5s的定位loss与NWDloss进行融合来弥补小目标位置偏差.实验结果表明,基于虚拟相机的透视校正,其效果明显优于传统方法且运行时间更短;同时改进后的YOLOv5s模型对比YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8平均精度分别提高6.1%、27.7%、1.1%,对太阳能电池片表面质量检测具有实际应用价值.
Abstract：Aimingatimageperspectivedistortionandsurfacedefectdetectionofsolarphotovoltaiccells,amethodbasedonavirtualcameraforperspectivecorrectionandanimprovedYOLOv5sneuralnetworkmodelfordefectdetectionareproposed.Firstly,avirtualcamerawithahorizontalorientationisconstructedbasedoncameraextrinsicstoestablishaperspectivemappingrelationshipbetweentheoriginalimageandthevirtualcamera,bywhichperspectivecorrectionoftheoriginalimageisachieved.Secondly,adynamicheadisemployedtoenhancetherepresentationcapacityoftheYOLOv5shead,andareceptivefieldexpansion(RFI)moduleisaddedintothebottleneckoftheC3moduletoenhancethereceptivefieldforsmalltargets.Finally,thelocalizationlossofYOLOv5sisfusedwiththenormalizedweighteddistance(NWD)losstocompensateforthepositionaldeviationofsmalltargets.Experimentalresultsdemonstratethattheperspectivecorrectionbasedonthevirtualcameracanachievesignificantimprovementsincorrectioneffectivenesswithshorterruntime.Moreover,theaverageaccuracyoftheimprovedYOLOv5smodelcanbeincreasedupto6.1%,27.7%,and1.1%thanYOLOv5s,YOLOv7,andYOLOv8respectively,whichexhibitsthepracticalvalueinsurfacequalityinspectionofsolarphotovoltaiccells.
作者：朱栋 胡伟笑 赵腾Author：ZhuDong HuWeixiao ZhaoTeng
作者单位：常州大学微电子与控制工程学院常州213159
刊名：电子测量技术 ISTICPKU
Journal：ElectronicMeasurementTechnology
年，卷(期)：2024, 47(8)
分类号：TP391.41
关键词：太阳能电池片 透视校正 虚拟相机 YOLOv5s 缺陷检测
Keywords：solarphotovoltaiccell perspectivecorrection virtualcamera YOLOv5s defectdetection
机标分类号：TP391.41TN911.73TP242.62
在线出版日期：2024年7月16日
基金项目：江苏省科技支撑项目太阳能电池片图像校正与表面缺陷检测[
期刊论文] 电子测量技术--2024, 47(8)朱栋 胡伟笑 赵腾针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型.首先,根据相机外参构建水平姿态的虚拟相机,建立原图与虚拟相机的透视映射关系...参考文献和引证文献
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