基于CHS-YOLO算法的光伏板缺陷智能检测：多尺度特征融合与轻量化架构优化

针对光伏(PV)面板复杂环境下多尺度缺陷检测难题，研究人员提出CHS-YOLO模型，通过创新性引入跨阶段部分层次增强(CSPHet)模块、优化slim-neck结构和GSConv轻量卷积，实现mAP@0.5:0.95提升3.4%的同时降低25%计算负载，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质量管控挑战。光伏阵列长期暴露在风雪、积尘、鸟粪等复杂环境中，产生的微裂纹、阴影遮挡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块组件，且漏检率高达15%，而现有深度学习模型如PV-YOLO在检测亚毫米级裂纹时准确率不足60%。这种检测效率与精度的双重瓶颈，严重制约着全球超800GW光伏电站的运维效能。

针对这一行业痛点，国内研究人员开发了革命性的CHS-YOLO检测框架。该研究通过三大技术创新实现了突破：首先，用自主设计的跨阶段部分层次增强(CSPHet)模块替代原YOLOv8的C2f结构，通过分层特征蒸馏使微裂纹检测F1-score提升至89.2%；其次，采用slim-neck特征金字塔优化方案，将多尺度特征融合耗时降低40%；最后创新性提出内加权交并比(WIoU)损失函数，有效解决复杂背景下边界框回归偏差问题。经RGBPVW数据集验证，模型在保持25FPS实时性的同时，对七类缺陷的平均检测精度(mAP)达92.7%，较基准模型提升3.4个百分点。

关键技术路线包含：1)构建含裂纹/积尘等7类缺陷的RGBPVW数据集；2)设计CSPHet模块实现跨阶段特征增强；3)采用GSConv轻量卷积降低参数规模；4)引入动态标签分配策略优化训练过程。实验选用NVIDIA RTX 3090显卡，输入图像统一缩放至640×640分辨率，以SGD优化器训练300个epoch。

研究结果部分显示：

1. 模块消融实验证实，CSPHet对微裂纹检测的贡献度达62%，slim-neck结构使计算量减少1.8×10⁹ FLOPs；

2. 跨数据集测试表明，在NEU-DET工业缺陷数据集上迁移学习后mAP保持89.3%，验证模型泛化能力；

3. 实时性测试中，在Jetson Xavier边缘设备上推理速度达17FPS，满足无人机巡检需求。

这项发表于《Environmental Advances》的研究，首次实现了光伏缺陷检测中精度与效率的协同优化。其创新的CSPHet架构为轻量化目标检测提供了新范式，而开源的RGBPVW数据集填补了该领域高质量标注数据的空白。据估算，该技术若应用于1GW光伏电站，年均可减少因缺陷导致的发电损失约1200万元，对推动可再生能源智能化发展具有重要实践价值。