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智慧工业光伏面板缺陷检测数据集，
3636张，yolo和voc两种标注方式
6类，标注数量：
Defective-缺陷: 2090
Bird Drop-鸟粪: 2217
Snow-积雪: 2185
Non Defective-无缺陷: 2273
Dust-尘土: 2185
Physical Damage-物理损坏: 2302
image num: 3636

一、光伏面板缺陷检测数据集详情表

2.模型代码：模型训练使用yolov11n训练，30个epoch训练结果，map如描述图所示，提供全套代码和训练好的权重文件。

3.qt界面：可视化运行界面采用pyqt编写，可视化界面简单友好，本项目已经训练好模型，配置好环境后可直接使用，运行效果见描述图像

二、YOLOv11 训练代码

1. 数据集配置文件pv_defect.yaml

path:./datasets/pv_defecttrain:images/trainval:images/valnc:6names:0:Defective1:Bird Drop2:Snow3:Non Defective4:Dust5:Physical Damage

2. 训练、验证、推理主代码

fromultralyticsimportYOLOimportwarnings warnings.filterwarnings("ignore")deftrain_pv_defect():# 加载轻量化YOLOv11n模型model=YOLO("yolo11n.pt")# 训练参数model.train(data="pv_defect.yaml",epochs=30,imgsz=640,batch=16,device=0,workers=4,patience=8,project="runs/train",name="pv_panel_defect",save=True,val=True)print("光伏面板缺陷模型训练完成")defmodel_evaluate():# 模型精度评估model=YOLO("runs/train/pv_panel_defect/weights/best.pt")metrics=model.val(data="pv_defect.yaml",imgsz=640)print(f"mAP@0.5:{metrics.box.map50:.4f}")defdetect_image(source):# 单图/视频推理检测model=YOLO("runs/train/pv_panel_defect/weights/best.pt")results=model.predict(source=source,imgsz=640,conf=0.4,save=True)returnresultsif__name__=="__main__":train_pv_defect()model_evaluate()# detect_image("test.jpg")

三、PyQt界面说明

基于PyQt开发可视化操作界面，集成已训练完成的模型，无需重新训练。支持图片、视频检测，操作简易，环境配置完成即可直接运行，界面可直观展示缺陷类别、置信度、检测结果。

四、应用场景

1. 光伏电站智能巡检：地面、屋顶、山地光伏电站自动检测面板积尘、鸟粪、积雪、破损等问题
2. 运维自动化：替代人工巡检，降低光伏设备运维成本，提升故障排查效率
3. 新能源设备质检：光伏组件出厂、安装前外观缺陷筛查
4. 项目开发与毕设：工业缺陷检测、新能源视觉方向课程设计、毕业设计
5. 算法研发：户外设备缺陷检测、复杂光照下目标识别算法测试与迭代
6. 行业竞赛：工业视觉、缺陷检测类赛事基线数据集与模型