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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及图像识别和深度学习技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv8模型的光伏板EL缺陷检测方法，包括获取光伏板缺陷图像，构建光伏板缺陷图像数据集；构建改进YOLOv8模型，将Backbone主干网络替换成VanillaNet网络，VanillaNet网络的stem1使用一个卷积核为4×4，步幅为4的卷积层，stem2使用一个卷积核为1×1，步幅为1的卷积层和3个stage层；利用光伏板缺陷图像数据集对改进YOLOv8模型进行训练，实现光伏板缺陷检测。本发明现有方法存在光伏板缺陷检测准确性不高、检测速度慢的问题。
主权项：1.基于改进YOLOv8模型的光伏板EL缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取光伏板缺陷图像，构建光伏板缺陷图像数据集；步骤二、构建改进YOLOv8模型，将Backbone主干网络替换成VanillaNet网络，VanillaNet网络的stem1使用一个卷积核为4×4，步幅为4的卷积层，stem2使用一个卷积核为1×1，步幅为1的卷积层和3个stage层；步骤三、利用光伏板缺陷图像数据集对改进YOLOv8模型进行训练，实现光伏板缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于改进YOLOv8模型的光伏板EL缺陷检测方法
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