本研究针对光伏组件生产过程中存在的多种类型缺陷（如隐裂、断栅、黑斑、气泡等）难以自动检测的问题，提出了一种基于深度学习的光伏组件多类型缺陷自动检测方法。利用卷积神经网络构建了适用于不同缺陷特征的检测模型，采用改进的目标检测算法实现高精度识别与定位，并结合实际生产线搭建了完整的数据采集、图像预处理、模型推理与结果反馈系统。实验结果表明，该方法在检测速度与准确率上均优于传统人工目检和机器视觉方案，有效降低了漏检与误检率，提升了生产线的自动化和智能化水平。
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基于深度学习的光伏组件多类型缺陷自动检测及其在实际生产线中的应用