[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211037687.7
• 申請(qǐng)日: 2022-08-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115471463A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-12-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許楨英;劉清華;王勻;陶宇成;韓麗玲
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京智造力知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32382
• 代理人: 馮燕平

本發(fā)明提供了一種基于對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)方法，包括以下步驟：步驟S1、獲取太陽(yáng)能電池板圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)圖像是否有缺陷劃分為源域和目標(biāo)域；步驟S2、對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；步驟S3、形成對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)；步驟S4、輸入源域中的圖像，對(duì)對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練，并生成與輸入圖像除缺陷外都相同的無(wú)缺陷圖像；步驟S5、對(duì)比輸入圖像與生成的與輸入圖像除缺陷外都相同的無(wú)缺陷圖像，進(jìn)行缺陷定位。本申請(qǐng)利用缺陷樣本圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，生成新的修復(fù)樣本圖像，盡可能與缺陷樣本圖像相似，通過(guò)對(duì)比原始圖像與修復(fù)圖像的特征差異，實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能電池缺陷位置定位。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

太陽(yáng)能電池片作為把光伏能轉(zhuǎn)化成電能的主要媒介，其質(zhì)量對(duì)光電轉(zhuǎn)換的效率、電池片的使用壽命和工業(yè)安全有巨大的影響；在生產(chǎn)過(guò)程中，太陽(yáng)能電池片受工藝和環(huán)境的影響，不可避免會(huì)產(chǎn)生各樣缺陷(如黑斑、斷柵、劃痕、破裂等)，因此對(duì)電池片缺陷進(jìn)行精確的檢測(cè)在生產(chǎn)中顯得尤其重要。

在傳統(tǒng)的生產(chǎn)線上，缺陷主要依靠人工發(fā)現(xiàn)甄別的，不僅消耗龐大的人工物力，并且在對(duì)電池片進(jìn)行分檢時(shí)存在大量的檢測(cè)問(wèn)題，因其各種主觀因素會(huì)造成缺陷誤檢或漏檢，難以達(dá)到預(yù)期效果；因此缺陷檢測(cè)算法對(duì)于太陽(yáng)能電池片缺陷的檢測(cè)具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

另外由于在實(shí)際的生產(chǎn)線中場(chǎng)景復(fù)雜不一，而目前的缺陷檢測(cè)方法需要訓(xùn)練規(guī)模巨大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要特定不同缺陷的數(shù)據(jù)集并且要消耗人工做大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注；而且這種缺陷檢測(cè)方法往往容易受環(huán)境和光照亮度的影響，魯棒性不強(qiáng)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的一個(gè)方式的目的之一是提供一種基于對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)方法，利用缺陷樣本圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，生成新的修復(fù)樣本圖像，盡可能與缺陷樣本圖像相似，通過(guò)對(duì)比原始圖像與修復(fù)圖像的特征差異，實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)能電池缺陷位置定位，解決了生成網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)性不足的問(wèn)題，得到更加真實(shí)精確的目標(biāo)圖像，可實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)源域到目標(biāo)域之間的轉(zhuǎn)換，以供不同需求。

注意，這些目的的記載并不妨礙其他目的的存在。本發(fā)明的一個(gè)方式并不需要實(shí)現(xiàn)所有上述目的。可以從說(shuō)明書(shū)、附圖、權(quán)利要求書(shū)的記載中抽取上述目的以外的目的。

本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的的。

一種基于對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟S1、源域和目標(biāo)域的劃分：獲取太陽(yáng)能電池板圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)圖像是否有缺陷劃分為源域和目標(biāo)域；

步驟S2、圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對(duì)所述步驟S1中獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；

步驟S3、對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)：對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)包括生成網(wǎng)絡(luò)和鑒別網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)；

步驟S4、對(duì)抗訓(xùn)練：輸入源域中的缺陷樣本圖像，對(duì)步驟S3中設(shè)計(jì)的對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練，并生成與原圖像背景相同的無(wú)缺陷樣本圖像；

步驟S5、缺陷定位：對(duì)比輸入圖像與生成的原圖像背景相同的無(wú)缺陷樣本圖像，進(jìn)行缺陷定位。

上述方案中，所述步驟S1中，劃分源域和目標(biāo)域的具體步驟為：

獲取多張?zhí)?yáng)能電池板圖像，根據(jù)太陽(yáng)能電池板圖像上是否有黑斑、條形光柵、劃痕和破裂情況，將缺陷種類(lèi)定義為黑斑缺陷、斷柵缺陷、劃痕缺陷和破裂缺陷，劃分多個(gè)源域和一個(gè)目標(biāo)域，源域包括單個(gè)缺陷的太陽(yáng)能電池板圖像構(gòu)成的源域和混合缺陷的太陽(yáng)能電池板圖像構(gòu)成的源域，目標(biāo)域?yàn)闊o(wú)缺陷樣本圖像構(gòu)成。

上述方案中，所述步驟S2中數(shù)據(jù)增強(qiáng)的具體步驟為：

S2.1、圖像隨機(jī)翻轉(zhuǎn)：以50％的概率對(duì)每一張?zhí)?yáng)能電池圖像進(jìn)行水平或者豎直翻轉(zhuǎn)；