基于CSPHet增强的CHS-YOLO算法在光伏板缺陷检测中的创新应用

针对光伏(PV)面板在复杂环境中多尺度缺陷检测的难题，研究团队提出轻量化CHS-YOLO模型，通过创新性引入跨阶段分层增强(CSPHet)模块、优化slim-neck结构及GSConv卷积技术，实现在保持25%计算负载降低的同时将mAP@0.5:0.95提升3.4%，为光伏电站智能运维提供高效解决方案。

　　

随着全球能源结构转型加速，光伏发电作为清洁能源代表正面临严峻的运维挑战。户外光伏板长期暴露在风雪、灰尘等复杂环境中，产生的微裂纹(microcracks)、阴影(shading)等缺陷会导致发电效率下降30%以上。传统人工检测方法每小时仅能排查20-30块面板，且漏检率高达15%。尽管深度学习技术如YOLOv8、ResNet等已被应用于缺陷识别，但现有模型在计算效率与多尺度缺陷检测精度间存在显著矛盾——PV-YOLO等轻量化模型对亚毫米级裂纹识别不足，而引入注意力机制的PA-YOLO又因计算复杂度翻倍难以部署。

针对这一技术瓶颈，研究人员提出革命性的CHS-YOLO架构。该研究通过三大创新突破：首先，在骨干网络中用跨阶段分层增强模块(CSPHet)替代传统C2f结构，通过分层特征重组使参数量减少18%；其次，设计基于GSConv的轻量化slim-neck结构，利用分组空间卷积将FLOPs降低25%；最后创新内加权交并比(WIoU)损失函数，有效解决预测框角度偏差问题。在自建RGBPVW数据集（含7类缺陷6,800张图像）上的测试表明，该模型在保持45FPS实时性的同时，对微裂纹的检测精度达92.3%，较YOLOv8提升6.8个百分点。

关键技术方法包括：1) 构建多场景光伏缺陷数据集RGBPVW；2) 开发CSPHet模块实现跨阶段特征增强；3) 采用GSConv优化颈部特征融合；4) 设计内加权WIoU损失函数加速收敛。实验使用NVIDIA RTX 3090显卡，以SGD优化器训练300个epoch，输入图像统一缩放至640×640分辨率。

【数据采集】章节显示，研究团队通过无人机航拍与地面拍摄相结合的方式，在12个光伏电站采集涵盖裂纹、积雪等7类缺陷的原始数据，经LabelImg标注后构建平衡数据集。

【实验配置】详述了PyTorch 1.12框架下的超参数设置，包括初始学习率0.01、动量0.937的SGD优化器，以及余弦退火学习率调度策略。

【实验结果】表明，CHS-YOLO在NEU-DET公共数据集上mAP@0.5达到89.7%，较基准模型提升4.2%。消融实验证实CSPHet模块对微小裂纹检测贡献最大，使AP₅₀提升3.1%。

结论部分强调，该研究首次将分层特征增强与动态空间卷积相结合，在光伏缺陷检测领域实现精度与效率的协同优化。特别值得注意的是，模型对局部阴影下的微裂纹检测F1-score达0.91，较现有最优方法提高11%，这对预防光伏阵列热斑效应具有重要工程价值。研究团队指出，未来可通过Transformer模块进一步强化全局特征建模能力，相关成果已部署于青海某50MW光伏电站的无人机巡检系统。