基于改进U-Net的太阳能电池图像缺陷检测方法

来源：电子测量技术杂志2021年第14期北京时间：

作者：王延年，刘宏涛，刘航宇，陶谦

单位：西安工程大学 电子信息学院 西安 710048

摘要：针对现有方法对太阳能电池图像缺陷分割上的不足，提出了一种对太阳能电池图像进行缺陷分割的改进型U-Net。首先引入密集连接结构，用来缓解梯度消失问题，使缺陷提取更加充分；同时在每个卷积层后面添加批量归一化层和Relu激活层，防止缺陷细节特征丢失；接着引入双注意力机制增强目标特征，抑制无关特征，进而提升模型的整体缺陷检测精度。最后利用两种不同的网络与本文方法进行缺陷检测对比。实验结果表明，本文网络可以获得更细节的特征信息，进一步提高了对太阳能电池图像的分割精度。

关键词：太阳能电池;缺陷检测;U-Net;密集连接;双注意力

基金资助：陕西省重点研发计划项目(2021GY-076)、西安工程大学(柯桥)研究生创新学院研究生联合培养项目(19KQYB02)资助