本發(fā)明公開(kāi)了一種基于VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能網(wǎng)版缺陷檢測(cè)方法，通過(guò)原始圖像采集、圖像塊切割、中值濾波處理與訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集生成、VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修剪與微調(diào)、缺陷的識(shí)別與定位等步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽(yáng)能網(wǎng)版缺陷的檢測(cè)。本發(fā)明將VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)相結(jié)合，提高了太陽(yáng)能網(wǎng)版缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率與工作效率，降低了缺陷漏檢率，從而保證了太陽(yáng)能網(wǎng)版與電池的生產(chǎn)質(zhì)量，降低了生產(chǎn)成本。