A detecção de defeitos na superfície dos painéis fotovoltaicos é fundamental para garantir a eficiência de geração e a segurança operacional dos sistemas fotovoltaicos. Diante dos desafios como a dificuldade de detectar pequenos alvos em imagens aéreas infravermelhas capturadas por drones, a forte interferência do fundo térmico externo e a ampla variação na escala dos defeitos, este estudo propõe um modelo de detecção de defeitos infravermelhos fotovoltaicos que combina características multiescala e convoluções dinâmicas. Primeiramente, no caminho superficial é utilizada a convolução espacial para profundidade (SPD-Conv) em substituição ao downsampling tradicional, para evitar a perda de características finas e informações de borda em pequenos alvos como anomalias em diodos e manchas quentes. Em segundo lugar, é introduzido um módulo de convolução dinâmica de dimensão total (CSPOmniKernel), que por meio de um mecanismo de múltiplos ramos ajusta adaptativamente o campo receptivo, fortalecendo as características dos defeitos de baixo contraste e suprimindo a interferência complexa do fundo térmico. Por fim, é construído um módulo eficiente de fusão de características multiescala (MFM), que mediante interação entre níveis e agregação adaptativa, melhora a robustez do modelo na percepção de alvos em diferentes escalas. Em um conjunto de dados aéreos infravermelhos fotovoltaicos contendo 5 tipos típicos de defeitos, o modelo aprimorado alcançou um mAP@0.5 de 84,12%, um aumento de 5,16% em relação ao RT-DETR-r18 base, com velocidade de inferência de 48 FPS, atendendo às necessidades de inspeção industrial em tempo real. Os resultados indicam que esta solução melhora efetivamente a precisão e confiabilidade da detecção de defeitos fotovoltaicos em cenários externos complexos.

detecção de defeitos fotovoltaicos; imagens aéreas infravermelhas; algoritmo RT-DETR; convolução dinâmica; detecção de pequenos alvos