摘要
كعنصر أساسي في نظام توليد الطاقة الشمسية، تؤثر عيوب سطح الألواح الكهروضوئية تأثيرًا كبيرًا على كفاءة التحويل الضوئي الكهربائي وعمر الاستخدام. لمواجهة صعوبة التعرف على العيوب الدقيقة وضعف التباين بين العيب والخلفية في اكتشاف عيوب الألواح الكهروضوئية، اقترح هذا البحث نموذج الكشف SCA-YOLOv8n. أولاً، تم تصميم وحدة SCConv للتشابك المتبادل، التي تعيد بناء الميزات التفاعلية بين الفضاء والقناة، مما يقلل من المعلومات الزائدة ويعزز قدرة النموذج على استخراج ميزات العيوب متعددة المقاييس؛ ثانياً، تم بناء آلية الانتباه الإحداثي (CoordAtt) للتركيز على مناطق العيوب من أبعاد القناة والفضاء، وكبح التداخل الخلفي؛ وأخيرًا، تم دمج وحدة التخفيف التكيفية الخفيفة (ADown) لتحل محل الالتفاف التقليدي المتخطى، مما يقلل من تعقيد الحساب ويحد من فقدان معلومات الميزات. أظهرت النتائج التجريبية أن mAP@0.5 للنموذج المحسن وصلت إلى 94.4%، بزيادة 2.0% عن نموذج YOLOv8n الأصلي، مع انخفاض بنسبة 5.0% في عدد المتغيرات و4.9% في GFLOPs. تؤكد النتائج السابقة أن هذه الخطة المحسنة قادرة على تحقيق تخفيف وزن النموذج مع تحسين كبير في دقة وموثوقية الكشف عن عيوب الألواح الكهروضوئية.
关键词
كشف عيوب الألواح الكهروضوئية;YOLOv8n;SCConv;CoordAtt;ADown