基于深度学习的光伏组件多类型缺陷自动检测及其在实际生产线中的应用

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本研究提出了一种基于深度学习的光伏组件多类型缺陷自动检测方法，并探讨了其在实际生产线中的应用。通过构建卷积神经网络模型，能够高效识别和分类包括裂纹、隐裂、碎片等在内的多种常见缺陷。该方法利用大数据集训练，优化了检测准确性和响应速度，实现了实时监测。实际生产线测试表明，系统能显著提高检测效率，降低人工成本，并有效减少漏检和误检率，展示了在光伏制造领域的实用价值和推广潜力。