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融合多尺度特征与注意力的太阳能电池表面缺陷检测OA北大核心CSTPCD

中文摘要

为提高对太阳能电池电致发光(EL)成像各类表面缺陷的检测精度并降低漏检率,提出融合多尺度特征与注意力机制的太阳能电池表面缺陷检测算法CMFAnet。首先,针对太阳能电池表面缺陷尺度跨度大的特点,设计了增强型多尺度特征融合方法,其基本单元由特征对齐模块和特征融合模块串联组成,对于不同语义级别的特征信息,特征对齐模块通过调整它们的尺度,使这些特征更容易融合在一起;其次,针对太阳能电池表面缺陷特征与背景特征相似程度高、几何形状多变的特点,设计了可形变幽…查看全部>>

周颖;许士博;陈海永;刘坤

河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130 河北省控制工程技术研究中心,天津300130河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130 河北省控制工程技术研究中心,天津300130河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130 河北省控制工程技术研究中心,天津300130

计算机与自动化

多尺度特征可形变卷积坐标注意力缺陷检测

《光学精密工程》 2024 (14)

P.2286-2298,13

国家自然科学基金(No.U21A20482,No.62173124)。

10.37188/OPE.20243214.2286

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