轻量级光伏缺陷检测模型

精度高且参数少

在保持高精度的同时大幅减少模型参数量，便于部署到实际工业现场设备。

Zhang, Jinxia · Chen, Xinyi · 魏海坤 · 张侃健

Applied Energy 2024

参数信息

准确率

91.74 %

参数量

1.85 M

技术优势

参数量大幅减少

通过神经架构搜索自动设计轻量级结构，参数量仅1.85M，可轻松部署到终端设备。

精度保持高水平

结合知识蒸馏迁移大规模预训练模型的知识，在公共数据集上达到91.74%的准确率。

多尺度缺陷都能检

专门设计的搜索结构能有效利用多尺度特征，应对任意大小的缺陷。

应用场景

• 光伏组件质量检测：以较少计算资源实现高精度EL图像缺陷自动识别。
• 边缘智能检测设备：轻量模型可直接部署在边缘设备上在线检测。
• 工业机器视觉：替代人工目检，提高光伏产线缺陷筛查效率。