2018年7月6日 · 通过对EL测试图像分析可以及时清晰的发现晶硅电池及组件内部存在的隐性缺陷,这些缺陷包括 硅材料缺陷（位错、层错、参杂异常）、扩散缺陷（方阻不均匀）、印刷缺
2021年8月26日 · 摘要 作为光伏电站的主要组成部分,光伏电池中存在隐裂、划痕、热点和断栅等缺陷,这些缺陷影响着电池的性 能和电站的运行状况,因此开展光伏电池的缺陷检测是至关重要的
2024年10月9日 · 资源浏览阅读15次。资源摘要信息:"该资源是一套完整且经过严格测试的光伏电池片图像缺陷检测器项目,由Python语言开发。该检测器能够处理倾斜的光伏电池板组件照片,并利用图像处理和机器学习技术来识别电池片上的缺陷。项目包含源码、项目文档、使用教程及模型训练指导,非常适合用作
2024年3月4日 · YOLO与VOC格式的光伏板缺陷 检测数据集,适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练,类别：Crack、Grid、Spot ... 其次,分析了太阳能电池彩色图像的光谱特征。 发现各种缺陷在不同的光谱带中表现出不同的可区别特征。 因此,构建了多光谱CNN
2019年3月8日 · 本发明涉及光伏电池缺陷检测技术领域,具体涉及一种光伏太阳能电池片电致发光图像缺陷分类方法。该方法主要通过运用机器学习的方法对图像进行特征提取与分类器分类,并运用了一种新颖的特征描述子,即融合中心像素信息的中心对称二值模式CPICS-LBP。背景技术随着科学技术的不断发展,太阳
2019年4月10日 · 光伏电池及组件作为光伏发电中最高前端和最高关键的一环,现已成为能源转型的关键设备和部件。光伏电池的质量直接影响着光伏组件的发光效率和安全方位运行。 随着我国光伏产业的快速成长,业界对光伏电池片的检测技术也提出了更高的要求。
2022年2月16日 · 摘 要：光伏电池片中的缺陷会影响整个光伏系统使用寿命及发电效率。 针对现有电池片自动 检测中尺寸弱小缺陷漏检率高的问题,建立了一种特征增强型轻量化卷积神经网络
2021年9月30日 · 光伏电池是光伏产业的重要产品之一,具有广阔的视场前景。但由于光伏电池生产加工环节多,在生产过程中不可避免会出现缺角、裂痕、黑斑及黑心等各类缺陷,这些缺陷严重影响了电池片的性能和稳定性。因此,在生产过程中对光伏电池进行缺陷检测非常重要,是工业生产中不可或缺的一环。
2024年9月12日 · 光伏玻璃是采用压延法生产的一种平板玻璃,是太阳能电池组件最高重要的部件之一。光伏玻璃的质量直接决定了光伏组件的产品性能、寿命及发电效率。光伏玻璃在生产过程中不可避免地会产生常见缺陷如：气泡、开口泡、结石、析晶线等。为了确保透光率、强度、安全方位性等要求,光伏玻璃在出厂前
光伏电池片作为光伏发电系统的关键组成部分,其质量是影响电池组件发电效率的重要因素。在电池片的生产过程中,往往会出现裂片、裂纹、污点等影响正常使用的问题,出厂前对其进行缺陷检测必不可少。为了提高光伏电池缺陷检测的效率与精确度,便于企业的发展和规模化生产,本文提
2024年2月25日 · 文章浏览阅读2k次,点赞41次,收藏43次。毕业设计：基于深度学习的光伏电池片缺陷识别系统系统在缺陷识别方面取得了良好的性能,为光伏产业的生产过程提供了有效的质量控制手段。此外,还讨论了数据集的自制过程和数据扩充技术,为计算机毕业设计提供了一个创新
为了提高光伏电池缺陷检测的效率与精确度,便于企业的发展和规模化生产,本文提出基于深度学习的光伏电池缺陷智能检测,旨在实现对光伏电池表面各类缺陷的高效分类和识别。
2023年5月12日 · 本文在上述研究的基础上,首先根据太阳能电池 片的缺陷特点与检测要求,选用二值化图像对ROI 区域进行分割定位；然后通过提取其低维的形状 特征与高维的HOG特征进
2024年5月31日 · 光伏组件常见缺陷包括隐裂、热斑、分层、气泡、玻璃爆破和导线损坏,这些缺陷会降低发电效率、减少使用寿命并增加维护成本。 制造商应强化质量控制,用户应定期检查
2023年4月2日 · 多晶硅光伏电池片的表面缺陷检测具有背景复杂不均匀、晶格特征不可控、特征种类较多等特点,其缺陷种类包括漏浆、断栅、划痕、色差、粗线、脏片等,所以多晶硅光伏电池片的表面缺陷检测是一种非均匀纹理背景下的多特征检测。
2022年4月9日 · 可看第二种方法： 基于Halcon学习的缺陷检测光伏电池片的指纹以及划痕检测_BoomBiuBiu的博客-CSDN博客 此例子主要是为了把光伏电池片的指纹以及划痕标注出来。 总代码：*读取图
2022年10月10日 · YOLO与VOC格式的光伏板缺陷 检测数据集,适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练,类别：Crack、Grid、Spot ...,我可以给你一些建议。 首先,光伏电池的缺陷 异常检测是一个重要的任务,可以帮助提高光伏电池的效率和可信赖性。以下是一些
2017年12月28日 · 可以通过不同的发光及图像状态来判断组件电池内部状况。目前行业内比较常见的EL缺陷分为以下七种。 1 黑心片 下列EL图片中可以看到大量中心一圈呈现黑色区域的电池
2020年3月19日 · 27.08%！历时仅2个月,天合光能连破三次世界纪录 近日,位于天合光能的光伏科学与技术全方位国重点实验室正式宣布其自主研发的高效n型全方位钝化异质结（HJT）电池,经德国哈梅林太阳能研究所（ISFH）下属的检测实验室认证,最高高电池效率达到27.08%,创造了HJT太阳电池效率新的世界纪录,这是天合光能
2024年4月17日 · 高低。太阳能电池板正常区域与故障区域工作时表面 温度存在明显差异,在红外图像上则表现出不同的灰 度特征。灰度概率密度函数可以反映检测目标的灰 度特征,被广泛应用于图像识别等领域,本文将其用 于光伏板电池的缺陷识别。通过对光伏板图像样本
摘要： 针对光伏(PV)电池缺陷检测中存在的数据不均衡,缺陷尺度不一和背景纹理复杂多变等因素导致的误检,漏检问题,提出一种基于YOLOv8的缺陷检测算法YOLOv8-EL.首先,使用GauGAN进行数据增强,处理数据集的类内和类间不均衡的问题,提高模型泛化能力,降低
2020年12月18日 · EL图像的亮度正比与电流密度,故有缺陷的部位会呈现黑色、或者灰色的图像,进而可判断缺陷原因。 EL检测图像 密栅光伏 ... 两侧用少量的银浆使主栅线和细栅线进行连接,此处的断栅即主栅银浆印刷存在断点,导致电池片上的细栅线与主 栅线
2024年5月13日 · 本发明提供了一种电池片的热斑缺陷处理方法、设备、电池片及光伏组件。电池片的热斑缺陷处理方法包括：识别电池片的热斑区域；确定针对热斑区域的修复区域,以及确定凹槽的加工深度,修复区域覆盖热斑区域；根据修复区域和加工深度进行修复操作,在修复区域的边缘加工出凹槽,将热...
2024年5月30日 · 全方位文组织结构如下： （1）介绍光伏电池板缺陷类型及特点,分析现有检测方法的不足；（2）概述深 度学习技术,重点介绍卷积神经网络（CNN）、深度信念网络（DBN）
2022年1月30日 · 光伏电池片中的缺陷会影响整个光伏系统使用寿命及发电效率.针对现有电池片自动检测中尺寸弱小缺陷漏检率高的问题,建立了一种特征增强型轻量化卷积神经网络模型.针对性地设计了特征增强提取模块,提高了弱边界的提取能力,同时根据多尺度识别原理,增加了小目标预测层,实现了多尺度特征预测
2019年3月20日 · 整理出16类电池缺陷。从"缺陷定义测试特征性能影响来源机理预防手段修复价值"等方面对各类缺陷做了 详细描述和评价。该研究结果可用于指导太阳电池的生产改进及缺陷电池的修复。关键词 材料；太阳电池；缺陷检测；分类评价；修复 中图分类号
2024年11月17日 · 1. 图像采集的精确确性 光伏电池片检测的首要步骤是图像采集。高分辨率相机与先进的技术的传感器组合,确保能够捕捉电池片的每一处细节。图像采集系统需要满足特定的检测需求,例如TOPCon和HJT等新型晶硅电池片,要求设备在清晰度和稳定性方面具备极高性能。
2024年5月30日 · 本文的研究目标是为光伏电池板缺陷检测提供一种高效、精确的解决方案,为光伏 行业的发展贡献力量。 2.光伏电池板缺陷类型及特点 2.1缺陷类型概述 光伏电池板的缺陷主要分为以下几类：电池片破损、电极断线、隐裂、黑斑、 气泡等。
2024年5月30日 · 摘 要：光伏电池片中的缺陷 会影响整个光伏系统使用寿命及发电效率。针对现有电池片自动 检测中尺寸弱小缺陷漏检率高的问题,建立了一种特征增强型轻量化卷积神经网络模型。针对
2024年12月12日 · 1. 图像采集的精确确性 光伏电池片检测的首要步骤是图像采集。高分辨率相机与先进的技术的传感器组合,确保能够捕捉电池片的每一处细节。图像采集系统需要满足特定的检测需求,例如TOPCon和HJT等新型晶硅电池片,要求设备在清晰度和稳定性方面具备极高性能。
2024年10月31日 · 缺陷识别与分类 ：将提取出的特征信息与预设的缺陷标准进行对比,自动识别和分类各种表面缺陷。在光伏电池片的生产过程中,视觉检测技术已被广泛应用于质量检测和
光伏电池片中的裂纹缺陷会造成电池片失效,影响电池组件的正常使用,也不利于光伏发电系统维持稳定。光伏电池片电致发光(Electroluminescence,EL)图像呈现非均匀复杂表面,随机分布的晶粒和缺陷目标之间的对比度低,缺陷形状、尺度不一等特点,给利用传统方法对裂纹缺陷的精确性和
2024年12月14日 · 2022年以来,TOPCon、HJT、XBC等N型电池技术带动新一轮扩产周期,影响着行业格局的演变。本章从光伏电池的工作原理入手,通过复盘技术发展历程及电池技术差异,明确光伏电池提效的思路与路径,为后续工艺成本分析及趋势展望打下基础。
2023年5月17日 · 基于深度学习的融合光伏面板可见光图像与红外图像的缺陷检测网络,即多源图像融合网络（Multi-source Fusion Network, MF-Net）,实现光伏面板的缺陷检测。MF-Net 以YOLOv3 tiny为主干结构,并针对光伏面板缺陷特征进行网络结构改进。
2016年4月18日 · 鉴于基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法具有操作简便、检测精确度高的优势,对此类方法所涉及的各个环节进行了综述. 首先,对太阳能电池片表面的各种成像方式和常见缺陷类型进行了归纳总结;其次,对现有的检测方法按照数学建模思路的不同进行了分类介绍和对比分析;最高后,对内容进行了
摘要： 随着能源问题的不断升级,以太阳能,风能等为主的新能源的开发也在不断推进,其中太阳能的利用主要是光伏发电.作为发电载体的太阳能电池,其外观质量检测中,当前所采用的人工目测的方式存在速度慢,一致性差等诸多弊端,越来越无法满足产能需求;机器视觉与数字图像处理技术的发展,使