基于改进YOLOv8的轻量化光伏板缺陷检测模型CHS-YOLO研发及其在复杂环境中的应用

为解决光伏板传统人工检测效率低、成本高的问题，研究人员提出基于YOLOv8改进的CHS-YOLO模型，通过引入CSPHet模块、slim-neck结构和GSConv技术，在RGBPVW数据集上实现mAP@0.5:0.95提升3.4%且计算量降低25%，为光伏电站健康监测提供高效解决方案。

　　

在全球能源转型背景下，太阳能光伏发电因其清洁特性成为发展最快的可再生能源之一。然而，光伏板长期暴露在户外环境中，面临裂纹、积尘、鸟粪等多类型缺陷威胁，传统人工检测方法效率低下且难以识别微小缺陷。尽管深度学习技术如YOLO系列算法已应用于该领域，但现有模型在复杂环境中仍存在计算量大、多尺度缺陷检测精度不足等问题。

中国某研究机构（根据CRediT署名信息推测为国内机构）的Lixiong Gong和Yuanyuan Wang团队在《Environmental Advances》发表研究，提出轻量化检测模型CHS-YOLO。该研究通过构建包含7类缺陷的RGBPVW数据集，创新性地将交叉阶段分层增强（CSPHet）模块引入YOLOv8主干网络，结合slim-neck结构和分组空间卷积（GSConv），并采用内加权交并比（WIoU）损失函数优化训练过程。实验表明，该模型在保持精度的同时显著降低计算复杂度，为光伏电站运维提供了高效技术手段。

关键技术方法包括：1）通过实地采集构建多场景光伏板缺陷数据集RGBPVW；2）用CSPHet模块替代原C2f模块增强多尺度特征提取；3）采用slim-neck结构优化特征金字塔网络；4）应用GSConv减少卷积运算参数；5）设计WIoU损失函数加速模型收敛。

数据采集

研究团队自主构建的RGBPVW数据集涵盖裂纹、积尘等7类缺陷，通过LabelImg工具标注，并采用数据增强技术解决样本不平衡问题。

实验配置

硬件采用NVIDIA GPU加速，输入图像统一调整为640×640分辨率，训练300个epoch，使用SGD优化器配合余弦退火学习率调度。

实验结果

1）消融实验证实CSPHet模块使mAP提升1.7%，参数量减少15%；

2）slim-neck结构在保持精度的同时降低特征图冗余；

3）GSConv使推理速度提升18%；

4）WIoU损失函数较CIoU收敛速度提高22%。

结论

该研究提出的CHS-YOLO模型通过层级特征增强和轻量化设计，在光伏板多缺陷检测中实现精度与效率的平衡。其创新性体现在：1）CSPHet模块强化跨阶段特征交互；2）slim-neck结构提升特征复用率；3）GSConv优化计算资源分配。该技术可扩展应用于无人机巡检等实时场景，对保障光伏电站安全运行具有重要工程价值。研究同时指出，未来需进一步优化模型在极端光照条件下的鲁棒性。