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摘要

基于机器视觉的光伏电池缺陷检测技术可以为光伏电池的质量提供有效保障。但

传统的基于深度学习的目标检测方法依赖于独立同分布假设，而真实情况下往往难以

满足上述条件。就光伏电池制造环境而言，受不同成像条件、光伏电池转换效率等因

素影响，跨场景情况下采集的光伏电池图像之间存在较大的数据分布差异；就光伏电

池运维环境而言，受无人机拍摄高度、拍摄时间、成像视角、天气等多种因素的影响，

不同条件下所采集的光伏电池图像之间也存在较大的数据分布差异，此时在特定场景

下训练的模型在其他场景无法直接应用。