《表1“缺陷-合格”二分类结果》

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《改进CNN的太阳电池缺陷识别方法研究》

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本实验是在Windows系统下搭建的keras环境上实现的，通过一系列数据扩张操作，样本总数达到10593张图片，从中随机选取60%作为训练集，40%作为测试集，“缺陷—合格”二分类数据集的样本数量如表1所示。使用CNN-RF网络对数据进行训练，经过20轮迭代，测试集在CNN-RF网络上达到了99.24%的准确率。