YOLO系列算法在光伏组件缺陷检测中的应用与分析

摘要：

针对新能源行业中的露天集中式光伏发电场站,在光伏组件缺陷的日常检测与分析工作中,引入了基于深度学习的一阶段目标检测算法YOLO系列主流算法,并对其基于DarkNet框架进行各自算法在光伏组件缺陷检测中进行应用与分析,包括模型的迁移训练、模型验证、对光伏组件的缺陷检测.本文主要对光伏组件中普遍存在的缺陷(点斑、多斑、条斑、空载)在Darknet框架的基础上分别采用YOLOv2、YOLOv3与YOLOv4进行网络模型的微调、训练、验证与分析,最终选出在光伏组件缺陷检测中最优的算法模型进行实际项目的AI落地应用.

关键词：光伏发电、YOLO、缺陷检测、深度学习

所属期刊栏目：11

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2021-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：107-108,123