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基于改进YOLOv5算法的光伏缺陷检测
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3.1光伏缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3.2YOLOv5算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3.3改进YOLOv5算法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
改进YOLOv5算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1.1YOLOv5算法基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.2YOLOv5算法优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2.1网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2.2损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2.3数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.1实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.3.1训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.3.2测试与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.4.1检测精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.4.2检测速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.4.3缺陷类型识别准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.3案例分析总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.2研究局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
1.内容概述
本文旨在探讨基于改进YOLOv5算法的光伏缺陷检测技术。随着光伏产业的快速发展，光伏组件的质量检测变得尤为重要。传统的缺陷检测方法往往依赖于人工检查，不仅效率低下，且容易受到主观因素
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