一种基于多尺度特征融合的光伏组件故障检测方法

本发明公开了一种基于多尺度特征融合的光伏组件故障检测方法，涉及光伏电站智能运维技术领域，包括：获取包含光伏组件图像和相应标注信息的数据集；所述标注信息包括故障类型标签及故障位置标签；对所述数据集中的图像进行预处理，并根据预设比例划分为训练集和验证集；采用所述训练集作为输入，故障类型及故障位置作为输出，对构建的YOLOv8‑AFA网络模型进行训练；并采用所述验证集，验证训练过程中YOLOv8‑AFA网络模型的准确性；获取待检测的光伏组件表面图像，输入训练好的YOLOv8‑AFA网络模型，获得对应的故障类型及故障位置。该方法可提高光伏组件故障检测效率及准确性，解决了光伏组件故障检测中的处理缺陷尺度不一和背景纹理复杂多变等因素导致的误检、漏检问题。