一种基于特征融合的光伏组件隐裂检测方法及系统

本发明属于光伏组件检测技术领域，提供了一种基于特征融合的光伏组件隐裂检测方法及系统，结合了图卷积网络和卷积神经网络两种深度学习方法，通过图卷积网络有效捕捉图像中的全局结构特征，并结合卷积神经网络提取的局部特征，使得模型能够同时关注全局的裂纹形态和局部的细微裂纹信息，本发明还引入了基于纹理相似度的加权邻接矩阵，优化了节点间的连接关系，提升了模型在复杂背景下对裂纹的精准捕捉能力。本发明能够显著提高光伏隐裂检测的精度和鲁棒性，尤其是在复杂背景、微小裂纹以及光照变化较大的场景下，能够更加精准地识别光伏组件中微小且复杂的隐裂纹，比现有技术更具实时性和适应性，表现出更高的检测性能。