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基于CNN的太阳能电池板正面外观瑕疵检测算法研究
一、引言
随着清洁能源需求的日益增长，太阳能电池板作为一种重要的可再生能源，其制造质量和性能受到了广泛的关注。为了确保太阳能电池板的高效性和持久性，对太阳能电池板的正面外观进行瑕疵检测是必不可少的环节。本文研究基于卷积神经网络（CNN）的太阳能电池板正面外观瑕疵检测算法，通过高效精确的检测算法来提升生产效率并保证产品质量的可靠性。
二、研究背景及意义
在传统的太阳能电池板生产过程中，由于设备、工艺、环境等多种因素的影响，其正面外观可能存在多种瑕疵，如裂纹、色差、杂质等。这些瑕疵不仅影响电池板的外观质量，还会对电池板的发电效率和使用寿命产生严重影
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