PAGE

PAGE1

2025年太阳能板行业技术分析：技术为太阳能板表面损坏污染检测带来新方向

随着太阳能作为清洁能源的重要性日益凸显，太阳能板作为能量转换的核心设备，其高效运行直接影响着太阳能发电的质量与效率。传统的太阳能板损坏污染检测方式效率低、成本高，难以满意行业快速进展的需求。而深度学习技术在图像识别领域的蓬勃进展，为太阳能板表面损坏污染检测带来了新方向。诸多讨论尝试利用不同算法提升检测效果，但针对太阳能板缺陷和污染的智能化检测，仍存在进一步优化的空间。

一、太阳能板表面损坏污染检测的数据采集与预处理

《2025-2030年全球及中国太阳能板行业市场现状调研及进展前景分析报告》指出，为实现太阳能板表面损坏污染的智能化分类检测，数据采集是首要环节。此次在青岛市胶州市胶西街道大行新村光伏发电厂进行现场图像采集，同时借助网络爬虫技术搜寻相关图像，现场采集到1045张图像，网络爬虫收集到1454张图像。采集完成后，将全部图像尺寸统一调整为640*640像素。为增加数据集的多样性，通过随机旋转、翻转、平移等方式对图像进行扩充，最终得到4320张图像。这些图像被细致地分为鸟屎太阳能板图像、清洁太阳能板图像、灰尘太阳能板图像、电气灼伤太阳能板图像、损坏太阳能板图像以及积掩盖太阳能板图像，并分别编号为0、1、2、3、4、5，为后续模型训练奠定了坚实基础。

二、太阳能板检测的FasterNet网络基础与改进

FasterNet是一种运算速度快的轻量级网络，其采纳PConv模块削减计算冗余和内存访问。PConv模块在输入通道部分进行空间特征提取，其余通道保持不变，并将连续通道视为代表计算。同时，为充分利用通道信息，还附加了PWConv，形成P-shapedConv卷积。FasterNet网络由4层FasterNetBlock组成，每层前有嵌入层或合并层用于空间下采样和通道扩展，每个FasterNet块包含一个PConv层和两个PWConv层，构成倒置残差块。

为提升FasterNet网络对太阳能板表面损坏污染的检测性能，对其进行了改进。改进后的网络由三层FasterNetBlock组成，在第一层和第三层FasterNetBlock后添加SimAM无参留意力机制。SimAM基于人脑留意力机制设计，通过独特能量函数计算神经元权重，无需额外参数，能使模型聚焦关键信息。此外，选用Adam作为优化函数，它结合了Momentum和RMSprop的优点，可自适应调整学习率，加速模型收敛并提高性能。

三、太阳能板检测试验的环境、指标与结果分析

本次试验硬件配置强大，采纳IntelXeonGold系列多核处理器，配备128GBDDR4ECCREG内存，1TBNVMeSSD主存储，NVIDIARTX3060显卡供应深度学习计算力量。软件环境选用Ubuntu20.04LTS操作系统，安装Pytorch1.8深度学习框架，使用Python3.8编程语言开发模型。

试验选用精确?????率、F1值和混淆矩阵对模型牢靠性进行评价。精确?????率反映模型正确猜测的比例，F1值综合精确率和召回率衡量模型性能，混淆矩阵则直观展现模型分类状况。

在结果分析中，添加SimAM无参留意力机制后，FasterNet网络在相同数据集和训练条件下，精确?????率从76.24%提升至78.28%，F1值从75.84%提升至77.45%，有效提升了网络分类性能。对比SGD、RMSprop和Adam三种优化函数，Adam优化函数收敛速度快，在训练初期损失值下降快速，整体稳定性好，使用其训练的FasterNet网络精确?????率和F1值均高于其他两种优化函数。与ResNet-50、VGGNet-16和MobileNet-small等流行分类模型对比，改进后的FasterNet网络在测试集总精确?????率和F1值上表现更优，且模型参数仅4.0MB，存储需求和计算简单度低。通过混淆矩阵对比改进前后的FasterNet网络，改进后的网络误分类状况削减，在易混淆类别上分类精确?????率显著提高。

四、讨论总结与展望

通过对FasterNet网络的改进并应用于太阳能板表面损坏污染检测，引入SimAM无参留意力机制显著提升了网络分类性能，采纳Adam优化函数加速了训练过程，使模型能更快收敛到最优解。最终改进后的模型在测试集中总精确?????率为78.28%，F1值为77.45%，模型大小为4.0MB