本發(fā)明公開了一種基于VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的太陽能網(wǎng)版缺陷檢測方法，通過原始圖像采集、圖像塊切割、中值濾波處理與訓練圖像數(shù)據(jù)集生成、VGG16神經(jīng)網(wǎng)絡修剪與微調、缺陷的識別與定位等步驟，實現(xiàn)對太陽能網(wǎng)版缺陷的檢測。本發(fā)明將VGG16深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與機器視覺缺陷檢測相結合，提高了太陽能網(wǎng)版缺陷檢測的準確率與工作效率，降低了缺陷漏檢率，從而保證了太陽能網(wǎng)版與電池的生產(chǎn)質量，降低了生產(chǎn)成本。