基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测方法-论文.pdf

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1、第27卷第6期模式识别与人工智能V01．27No．62014年6月PR＆AIJune2014基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测方法王宪保，李洁姚明海何文秀钱泫涛(浙江工业大学信息工程学院杭州310023)(浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027)摘要目前对太阳能电池片的缺陷检测仍依赖人工完成，很难通过传统的CCD成像系统自动识别．作为一种多层神经网络学习算法，深度学习因对输入样本数据强大的特征提取能力而受到广泛关注．文中提出一种基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测方法，该方法首先根据样本特征建立深度置信网络(DBN)，并训练获取网络的初始权值；然后通过BP算法微调网络参数

2、，取得训练样本到无缺陷模板之间的映射关系；最后利用重构图像与缺陷图像之间的对比关系，实现测试样本的缺陷检测．实验表明DBN能较好地建立上述映射关系，且准确、快速地进行缺陷检测．关键词深度学习，缺陷检测，限制玻尔兹曼机(RBM)，深度置信网络(DBN)中图法分类号TP391SolarCellsSurfaceDefectsDetectionBasedonDeepLearningWANGXian—Bao'，LIJie，YAOMing—Hai，HEWen—Xiu，QIANYun—Tao(CollegeofInformationEngineering，ZhefiangUniversityofT

3、echnology，Hangzhou310023)。(CollegeofComputerScienceandTechnology，ZhefiangUniversity，Hangzhou310027)ABSTRACTDefectsofsolarcellsaredetectedmainlybymanualoperation．andtheyaredificulttobedetectedautomaticallybytraditionalcharge—coupleddevice(CCD)imagingsystem．Asatrainingmulti-layerneuralnetwork，dee

4、plearningdrawsgreatattentionduetoitsstrongabilitytoextractfeaturesfrominputsampledata．Amethodforsolarcellssurfacedefectsdetectionbasedondeeplearningisproposed．Firstly，deepbeliefnetworks(DBN)areestablishedandtrainedaccordingtothesamplefeaturestoobtaintheinitialweightsofthenetworks．Then，thetradit

5、ionalBPalgorithmisconductedtofine-tunethenetworkparameterstogetthemappingrelationshipbetweenthetrainingsamplesandthedefect—freetemplate．Finally，thedefectsoftestingsamplesaredetectedbythecontrastbetweenthereconstructionimageandthedefectimage．ExperimentalresultsshowthatDBNperfectlyestablishesthem

6、apping}国家自然科学基金项目(No．61070113)、浙江省自然科学基金项目(No．LY14F030009)资助收稿日期：2014—01—07；修回日期：2014—02—25作者简介王宪保(通讯作者)，男，1977年生，博士，讲师，主要研究方向为模式识别、神经网络、图像处理及其在缺陷检测中的应用等．E-mail：wxb@zjut．edu．cn．李洁，女，1988年生，硕士研究生，主要研究方向为模式识别、图像处理、图像理解等．姚明海，男，1963年生，教授，博士生导师，主要研究方向为模式识别、智能控制、物联网等．何文秀，女，1979年生，博士研究生，讲师，主要研究方向为人工智能

7、、无线传感网络．钱汪涛，男，1968年生，教授，博士生导师，主要研究方向为机器学习、模式识别、图像处理．518模式识别与人工智能relationship，anditcanquicklydetectdefectswithahighaccuracyKeyWordsDeepLearning，DefectDetection，RestrictedBoltzmannMachine(RBM)，DeepBeliefNetwork(DBN)1引言测．Bastari等¨副提出