光伏电池图像缺陷检测机器学习课设源码与教程

它通过应用支持向量机（SVM）和深度卷积网络（DenseNet）两种算法来实现其功能。该系统首先对倾斜的光伏电池板照片进行图像校正，利用直方图自适应二值化和透视变换技术。然后通过FFT频谱分析提取行列特征，实现图像分割。完成图像预处理后，系统使用SVM和DenseNet进行缺陷检测模型的训练和识别。 该项目适合计算机、通信、人工智能、自动化等专业的学生、老师和从业者作为学习和研究的参考。项目代码用Python编写，需要在Python3.8环境下运行，并依赖于多个Python库，包括但不限于tensorflow、opencv-python、numpy、matplotlib等。具体环境配置可以通过conda命令进行，或者通过安装环境配置文件来完成。 项目的快速使用流程包括在项目根目录下创建一个名为`photos`的文件夹，并将光伏电池板原图存放在该文件夹中。通过交互式命令行可以轻松地执行缺陷检测操作，包括设置文件夹、选择图片、选择模型和开始检测等步骤。源码包含了多个Python脚本文件，如`main.py`、`image_utils.py`等，这些文件包含注释，有助于理解项目的工作流程和细节。 该项目在答辩评审中获得了95分的高分，表明其内容质量高、可运行性强，具有很好的学习和借鉴价值。"