一种光伏组件在线缺陷检测方法、系统、存储介质及设备

本公开涉及图形识别技术领域，提供了一种光伏组件的在线缺陷检测方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括获取光伏组件的图像数据；构建基于卷积神经网络的预训练模型作为初始的图像检测模型，将图像数据输入图像检测模型进行缺陷分类计算，将缺陷分为已知缺陷和未知缺陷，图像检测模型还提取图像数据中的缺陷特征，通过图像检测模型进行缺陷特征学习；通过DERC自动识别未知缺陷并更新缺陷数据库；构建基于DCNN的迁移模型，将图像检测模型已学习到的缺陷特征迁移至基于DCNN的迁移模型来学习新的缺陷，连续更新和微调该模型，并将其作为上一次训练好的模型更新图像检测模型。本发明采用DERC、数据增强和基于DCNN的迁移学习，提高了光伏组件缺陷的检测效率。