现有光伏组件缺陷识别方法存在提取特征困难、实时性较差导致了对光伏组件的缺陷故障检测的识别精度不高，本文提出一种基于改进 YOLO v5算法的光伏组件红外热成像缺陷检测方法。改进后的 YOLO v5算法主要是在原来的基础上增添注意机制 SE模块，并且改进损失函数将 GIoU改为 EIoU提高模型收敛效果、最后采用 KG模块平衡特征金字塔结构对模型进行优化，用以提高 YOLOv5算法的识别精度和收敛效果。改进后的网络结构应用在 YOLO v5s模型中，在光伏组件红外图像的检测上的平均检测精度 mAP可以达到 92.8%，比原本的 YOLO v5s算法 88.3%提升了 4.5%，在精确度和召回率上的收敛效果也比原始 YOLO v5算法模型有所提高，改进后的网络结构应用于 l、m、x三种模型中，其检测精度都有所提升，因此改进后的 YOLOv5算法适用于 4种模型。

在光子晶体垂直腔面发射激光器中采用质子注入工艺, 使台面工艺变成纯平面工艺, 降低了光子晶体结构制备难度, 简化了器件制备, 提高了器件的均匀性。质子注入型光子晶体垂直腔面发射激光器中的光子晶体结构, 在电流限制孔小于光子晶体缺陷孔时, 仍能控制器件光束及模式特性, 该结果可用于优化器件阈值电流, 制备高性能低阈值电流基横模器件。实验所设计制备的器件, 在注入电流小于12.5 mA时, 阈值电流2.1 mA, 出光功率大于1 mW, 远场发射角小于7°, 有效验证了光子晶体结构在质子注入型面发射激光器中的光束改善及模式控制作用。