基于嵌入式AI设备的光伏电池片缺陷智能检测系统
Intelligent inspection system for defects of photovoltaic cells based on embedded AI equipment作者机构：盐城工学院机械工程学院江苏盐城224051 金陵科技学院电子信息工程学院江苏南京211169
出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)
年 卷 期：2024年第32卷第4期
页 面：129-134页
学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学]
主 题：缺陷检测 Jetson Xavier NX 电致发光 Faster RCNN FPN
摘 要：针对光伏电池片易受材料、生产工艺等因素影响,产生诸多缺陷且检测难度高等问题,设计了一套以嵌入式AI设备Jetson Xavier NX为控制单元的智能检测分拣系统。该系统利用电致发光成像技术采集图像,选用以ResNet50为主干的Faster RCNN网络结构作为目标检测算法,并融入特征金字塔网络(FPN)提高网络对多尺度缺陷的特征表达能力。并采用六轴机械臂将各类残片分拣至指定区域。经实验测试,检测的平均精度为92.4%,能够满足实际生产需求。
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