基于YOLOv5模型改进的太阳能电池片小尺寸缺陷精准检测算法

张帅; 高德东; 赵德胜; 孟祥纯

doi:10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2025.01.002

青海大学学报 ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (01) : 8 -14. DOI: 10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2025.01.002

基于YOLOv5模型改进的太阳能电池片小尺寸缺陷精准检测算法

张帅, 高德东, 赵德胜, 孟祥纯

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摘要

在电致发光环境中检测太阳能电池片裂纹、碎片和功能失效等小尺寸和不规则故障的难度较大、精度较低，为此提出一种结合可变形卷积网络(DCNv2)和最小点距离交并比(MPDIoU)损失函数的改进YOLOv5模型。通过使用DCNv2替换原有的标准卷积C3模块，引入MPDIoU损失函数替换原有的CIoU,提高模型处理小尺寸复杂形状缺陷时的适应性和检测精度，减小预测框与实际框之间的定位误差。结果表明：改进YOLOv5模型的mAP@50的值为78.4%,较原始模型提高5.3个百分点；mAP@50-95的值为72.2%,较原始模型提高5.4个百分点，且模型的检测速度维持在每秒53帧。由此证明，以上改进不仅能提升模型在复杂背景中的鲁棒性和适应性，还能增强模型在检测小尺寸缺陷时的准确性和实时性。