太阳能电池片图像校正与表面缺陷检测

来源：电子测量技术杂志2024年第8期北京时间：

作者：朱栋，胡伟笑，赵腾

单位：常州大学微电子与控制工程学院 常州 213159

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NWD loss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。

关键词：太阳能电池片;透视校正;虚拟相机;YOLOv5s;缺陷检测

基金资助：江苏省科技支撑项目（DFJH202131）资助