一种基于改进YOLOv5的光伏组件热斑检测方法

本发明提供了一种基于改进YOLOv5的光伏组件热斑检测方法。选取待采集故障样本的光伏组件，使用红外热像仪将拍摄的图像传入计算机，得到原始数据集；对红外图像进行滤波去噪；提取光伏组件故障图像特征，得到光伏组件热斑数据集，将光伏组件热斑数据集按照预设比例分为训练集、测试集和验证集，并对训练集进行数据扩充；通过改进的YOLOv5模型对待检测的光伏组件图像进行检测，根据待测图像的特征向量判断该图像的缺陷。本发明融合了人工智能算法与输入的图像数据，实现了对太阳能光伏电池板缺陷的快速分类识别通过此方法，不仅产品质量得到了明显提升，而且因不良品导致的经济损失也得到了大幅度降低。