在“双碳”目标引领下，光伏发电产业加速规模化、智能化发展，但光伏发电板后检测存在技术瓶颈，影响电站高效运维。2024年8月，陕西财经职业技术学院智眸逐光项目团队成功攻克难题，取得重大进展。

检测中，相机抖动和机房环境干扰是影响准确率的两大难题。面对这些难题，智眸逐光项目团队迅速做出反应，第一时间组建了专项小组。在优化检测设备固定装置方面，团队成员们展现出了卓越的智慧和创造力。他们精心挑选高强度材料，运用精密的设计理念，为相机打造了一个坚固稳定的 “堡垒”，尽可能地减少了相机在检测过程中的晃动。同时，团队引入了先进的防抖技术，这就好比给相机装上了一个智能的 “稳定器”，能够实时对图像进行补偿，确保拍摄出的图像始终清晰准确。针对机房环境的挑战，团队研发了一套自适应系统。这个系统就像一个聪明的 “管家”，能够实时监测机房内的温度、湿度、电磁干扰等参数，并根据这些参数自动调节设备的运行状态。无论机房环境如何变化，检测设备都能始终保持最佳的工作状态，大大提高了检测的准确性和稳定性。

在算法优化方面，传统算法在处理海量的光伏板图像时，效率低下且精度较差。智眸逐光团队深知，要想提高检测效率和精度，必须在算法上进行创新。于是，团队成员们收集了海量的光伏板图像数据，构建了一个庞大而丰富的训练集。通过对深度学习模型进行深度训练，不断调整模型的参数和结构，团队成功提升了模型对光伏板缺陷的识别能力。

为了进一步提高算法的效率，团队还采用了模型压缩、量化技术。这些技术就像给算法 “瘦身”，减少了不必要的计算量，使算法能够更加高效地运行。经过优化后的新算法，处理图像的时间从传统算法的数秒级缩短至毫秒级，缺陷识别准确率超过了 98%，实现了质的飞跃。

该成果提高检测准确率和效率，降低成本，保障电站运行。未来，团队将继续创新，推动科研成果产业化。

责任编辑：kj015

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