本發(fā)明公開了一種基于VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽能網(wǎng)版缺陷檢測方法,通過原始圖像采集、圖像塊切割、中值濾波處理與訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集生成、VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修剪與微調(diào)、缺陷的識別與定位等步驟,實(shí)現(xiàn)對太陽能網(wǎng)版缺陷的檢測。本發(fā)明將VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺缺陷檢測相結(jié)合,提高了太陽能網(wǎng)版缺陷檢測的準(zhǔn)確率與工作效率,降低了缺陷漏檢率,從而保證了太陽能網(wǎng)版與電池的生產(chǎn)質(zhì)量,降低了生產(chǎn)成本。
聲明:
“一種基于VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽能網(wǎng)版缺陷檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)