【摘 要】
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针对现有方法对太阳能电池图像缺陷分割上的不足,提出了一种对太阳能电池图像进行缺陷分割的改进型U-Net。首先引入密集连接结构,用来缓解梯度消失问题,使缺陷提取更加充分;同时在每个卷积层后面添加批量归一化层和ReLU激活层,防止缺陷细节特征丢失;接着引入双注意力机制增强目标特征,抑制无关特征,进而提升模型的整体缺陷检测精度。最后利用两种不同的网络与本文方法进行缺陷检测对比。实验结果表明,本文网络可以
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院 西安710048
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针对现有方法对太阳能电池图像缺陷分割上的不足,提出了一种对太阳能电池图像进行缺陷分割的改进型U-Net。首先引入密集连接结构,用来缓解梯度消失问题,使缺陷提取更加充分;同时在每个卷积层后面添加批量归一化层和ReLU激活层,防止缺陷细节特征丢失;接着引入双注意力机制增强目标特征,抑制无关特征,进而提升模型的整体缺陷检测精度。最后利用两种不同的网络与本文方法进行缺陷检测对比。实验结果表明,本文网络可以获得更细节的特征信息,进一步提高了对太阳能电池图像的分割精度。
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