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融合多尺度特征与注意力的太阳能电池表面缺陷检测
信息科学 | 更新时间：2024-09-03
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    • 融合多尺度特征与注意力的太阳能电池表面缺陷检测

    • Solar cell defect detection network combining multiscale feature and attention

    • “在太阳能电池检测领域，CMFAnet算法通过融合多尺度特征与注意力机制，显著提升了表面缺陷检测精度，平均检测精度达到91.4%。”
    • 光学精密工程   2024年32卷第14期 页码：2286-2298

    • DOI：10.37188/OPE.20243214.2286    

      中图分类号： TP391.41

    • 纸质出版日期：2024-07-25，

      收稿日期：2023-12-04，

      修回日期：2024-02-20，

    移动端阅览

  • 周颖,许士博,陈海永等.融合多尺度特征与注意力的太阳能电池表面缺陷检测[J].光学精密工程,2024,32(14):2286-2298. DOI： 10.37188/OPE.20243214.2286.

    ZHOU Ying,XU Shibo,CHEN Haiyong,et al.Solar cell defect detection network combining multiscale feature and attention[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(14):2286-2298. DOI： 10.37188/OPE.20243214.2286.

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