太阳电池缺陷检测的深度学习算法优化.docx

太阳电池缺陷检测的深度学习算法优化

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1太阳电池缺陷检测背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2深度学习在太阳能电池缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1太阳电池缺陷类型及分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3卷积神经网络在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

太阳电池缺陷检测的深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1传统图像处理方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2基于CNN的缺陷检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3红外热成像在缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

深度学习算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1.1随机旋转．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1.2水平/垂直翻转．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2.1网络层数增加．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.2深度可分离卷积．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.3ResNet残差网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.1针对缺陷类型设计损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.2加权损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.4训练策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.4.1学习率调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4.2批次归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.4.3梯度裁剪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2.1数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2.3数据划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3评价指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.1模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1.1深度学习方法与其他方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1.2优化前后算法性能对比．．．．