太阳能电池缺陷检测研究

通过创新部署智能太阳能微电网储能系统，这个偏远海岛成功解决了电力供应难题。该系统将太阳能与高效储能技术紧密结合，即使在电网断电时，岛屿上的居民和游客依旧能够享受到稳定的电力供应，从而实现全面的能源自给自足。

在偏远山区，我们的光伏太阳能微电网系统为当地社区提供了稳定的电力支持。即便在恶劣天气条件或电力供应中断的情况下，系统依旧能够提供不间断的电力，显著提升了当地居民的生活质量，同时为脆弱的生态环境提供了有效保护。

这座私人度假别墅采用了我们的太阳能微电网储能系统，将清洁太阳能转化并储存，以供日常电力消耗。即便远离电网，度假别墅依然能享受到绿色环保的电力供应，确保现代化生活与自然环境的完美融合。

2024年12月10日 · 摘要： 提出并设计名为OD-YOLO缺陷检测模型来改善多晶硅太阳电池电致发光成像中复杂背景干扰缺陷检测效果的问题。 使用二次卷积模块（TwiceConv-OD）过滤掉复杂

2022年12月9日 · 能电池片表面缺陷检测方法的大致流程可以简单概 括为:对太阳能电池片表面进行成像,获取电池片表 面图像数据,然后采用各种机器视觉的方法检测图

2024年9月6日 · 简介本仓库努力于解决工业生产中太阳能电池板的缺陷检测 技术和深度学习算法,我们提供了全方位套的解决方案,包括源代码和原始图像数据集,帮助研究人员和工程师快速部署太阳能 电池板的质量检查系统

随着太阳能这一清洁能源的快速发展,对高光电转化效率的太阳能电池需求逐渐增大。然而,太阳能电池生产过程复杂,且为多层结构,不同结构中的缺陷产生原因也不尽相同。暗场锁相热成像技术(Dark Lock-in Thermography,DLIT)目前已经成功实现对微电子器件表层底层缺陷的分离,研究DLIT方法分辨太阳

2024年2月27日 · 针对太阳能电池片缺陷检测方法存在精确度低的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s太阳能电池片表面缺陷检测算法。首先,为了解决电池片小目标缺陷检测问题,提出了上下文Transformer网络（CoT）,可以为小目标提供全方位局上下文信息,帮助模型更好地预测小目标。其次,将CBAM注意力加入到Head部分的C3

2022年10月10日 · 太阳能 光伏电池缺陷异常检测 数据集PVELAD。 太阳能电池板缺陷检测（代码+原图像） 10-21 工业上太阳能 本数据集专注于光伏电池片的裂纹检测,对于研究人员和工程师来说,这是一个宝贵的资源。

本文首先分析了硅太阳能电池热损耗机制,将太阳能电池内部缺陷等效为周期性振荡的热源,结合太阳能电池结构,根据热传导方程及各种边界条件及组合建立了缺陷热波源数学模型,计算了

2024年7月24日 · 在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上的实验结果表明, 5种生成缺陷图像中的图像多样性指标和 结构相似性指标比现有最高优生成方法最高高分别提升53.87 和0.46; 利用生成的缺陷图像进行yolov5 检测模型的训练,

2023年6月30日 · 摘要： 在新能源应用技术中,太阳电池表面缺陷检测是至关重要的技术环节。该文研究并提出一种基于YOLOv5算法的优化模型,可对静态图片进行检测也可用于实时视频中。将坐标注意力机制（CA）加入到YOLOv5的主干网络部分。

2023年6月30日 · 摘要： 在新能源应用技术中,太阳电池表面缺陷检测是至关重要的技术环节。 该文研究并提出一种基于YOLOv5算法的优化模型,可对静态图片进行检测也可用于实时视频中。

本工作利用导纳法对一制作的效率为5.9%的Sb_2Se_3薄膜太阳能电池内的缺陷进行了研究。 测量到了位于价带能级之上的三种不同能级缺陷,激活能分别为188、286、570 me V,分别命名为D1、D2、D3。

2008年11月25日 · 及其在电池检测中的缺陷研究,通过在太阳能电 池正负极两端施加正向和反向偏置电压,并通过 光探测器CCD 相机进行探测测试,通过控制不同 条件研究电池的性能和分析电池缺陷。2 检测原理及实验系统 现在的太阳能电池以晶体硅为主流,虽然市

2024年11月25日 · 基于改进SegFormer的太阳能电池缺陷分割模型 罗伟1,2(),颜作涛1,关佳浩1,韩建1,31. 东北石油大学 物理与电子工程学院,黑龙江 大庆 163318 2. 黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心,黑龙江 大庆 163318 3. 东北石油大学三亚

2020年9月21日 · 太阳能电池材料缺陷的理论与计算研究 尹媛 李玲 尹万健 Theoretical and computational study on defects of solar cell materials Yin Yuan Li Ling Yin Wan-Jian 引用信息 Citation: Acta Physica Sinica, 69, 177101 (2020) DOI: 10.7498/aps.69.

2022年10月20日 · 在太阳能电池板的生产和使用过程中,需要对缺陷进行检测.对此,提出一种基于生成式自监督学习的太阳能电池板缺陷检测方法.这一方法使用双通道生成式自监督学习方法,训练基于自注意力的缺陷识别深度学习网络,能够精确识别出太阳能电池板的表面缺陷.应用这一方法时,离散编码通道使用离散变分

2024年3月4日 · 首先,研究团队采用了基于连续梯度的 NAS 框架 DARTS 来自动设计用于光伏电池缺陷检测的模型,基于 DARTS 的快速搜索特性,研究人员进一步考虑了 PV 缺陷的视觉多尺度特征,设计了合适的搜索空间来增强对不同缺

2021年11月25日 · 这不仅推动了太阳能电池缺陷检测 技术的进步的步伐,还为相关领域的研究提供了宝贵的数据资源,具有重要的学术意义和影响力 最高新研究方向主要集中在通过电致发光图像对太阳能电池缺陷进行自动化识别和分类。这一研究不仅提升了太阳能电池

针对太阳能电池组件中电池片出现隐裂导致整片电池破碎,最高终影响整个组件发电量的问题,在对电池组件光致发光（PL）图像待检测区域筛选定位的基础上,提出了一种利用卷积神经网络（CNN）进行电池组件隐裂缺陷检测的方法。首先利用PL成像方法获取电池组件图像,然后对图像进行预处理,基于

2024年3月15日 · 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

2019年3月20日 · 50,031602 激光与光电子学进展 ．opticsjournal．net 指导。国内外对硅材料和电池的缺陷分析已有比较多的工作,但是这些工作相对零散,特别是对电池的 缺陷,缺乏系统的总结与评价。本文主要针对缺陷电池,进行系统的测试、分析和研究,从大量的样本中总结

3 天之前 · 摘要： 针对太阳电池表面缺陷问题,在深度学习模型YOLOv5的基础上进行优化与改进。 首先,为充分利用深层、浅层和原始的特征信息,加强特征融合,设计具有跨连接结构的特征金字

2022年12月31日 · 在推动多晶硅太阳能电池高质量制造的背景下,我们构建了多晶硅太阳能电池缺陷边缘（PSCDE）数据集。该数据集通过电致发光成像技术,采集了700张具有挑战性的缺陷图像,分辨率为512×512,涵盖多尺度缺陷、遮挡缺陷、密集微小缺陷、低对比度缺陷及组合缺陷等多

2024年4月19日 · 池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种 方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最高后,系统总结了太阳

2019年11月20日 · 缺陷调控是影响半导体太阳能电池光电转换效率的关键因素. 缺陷与掺杂直接决定半导体中载流子的类型、浓度、传输以及光生载流子的非辐射复合. 真实半导体中存在的缺陷种类繁多, 浓度各异, 使得缺陷, 特别是单个点缺陷性质的实验表征非常困难, 因而理论与计算在缺陷研究中起到了重要的作用.

摘要： 目前对太阳能电池片的缺陷检测仍依赖人工完成,很难通过传统的 CCD 成像系统自动识别.作为一种多层神经网络学习算法,深度学习因对输入样本数据强大的特征提取能力而受到广泛关注.文中提出一种基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测方法,该方法首先根据样本特征建立深度置信网络(DBN

2023年11月22日 · 虽然 IRT 技术比 EL 成像更适合大规模应用,但后者被认为是一种非侵入式技术,可以非常有效地定位太阳能电池的缺陷。 本文还讨论了与数据可用性、实时监控、精确确测量

2023年11月22日 · 文献中介绍的此类方法被分为基于成像的技术（IBT）和电气测试技术（ETT）。尽管有几篇综述论文研究了最高近的太阳能电池缺陷检测技术,但它们没有提供包括 IBT 和 ETT 在内的全方位面研究,并且对光伏缺陷检测系统的每种不同类型进行了更细粒度的研究。

2024年9月16日 · 针对太阳能电池片缺陷检测中存在检测精确度低、误检和漏检率高的问题,本文在深度学习模型YOLOv8的基础上进行优化与改进,提出了一种太阳能电池片电致成

摘要： 随着人类社会的高速发展,面对日益严重的生态环境和传统能源短缺等危机,太阳能逐渐得到众多国家的关注,同时也得到更好的开发和利用.电池组件作为太阳能最高为重要的利用形式——光电转换的基本载体,利用组件EL在线检测系统对其进行生产监控和缺陷检测,减少其破损率,不仅能有效

2024年11月6日 · 2.1测试原理 EL测试即太阳能电池电致发光检测,其原理是：晶硅电池PN结中存在由N区指向P区的内建电场,平衡状态下载流子的扩散电流和漂移电流大小相等方向相反相互抵消,PN结内部电流为零,其能带图如图1（a）所示。

2023年5月12日 · 型的深度和宽度能有效改进太阳能电池片缺陷识 别率,但是在实际应用中,深度学习方法需要大量 的数据集,这会在实际应用中受到一定限制。综上所述,虽然目前众多学者针对太阳能电池 片缺陷的检测方法已进行了较为深入的研究,但 太阳能电池片的检测依然

3 天之前 · 针对太阳电池表面缺陷问题,在深度学习模型YOLOv5的基础上 湖南工业大学电气与信息工程学院,株洲 412007 收稿日期:2023-03-20 出版日期:2024-06-28 发布日期:2024-08-07 通讯作者: 彭自然（1969—）,男,博士、副教授、硕士生导师,主要从事人工智能、信号处理、智能检测仪表等方面的研究。

2024年9月16日 · 针对太阳能电池片缺陷检测中存在检测精确度低、误检和漏检率高的问题,本文在深度学习模型YOLOv8的基础上进行优化与改进,提出了一种太阳能电池片电致成像 (electroluminescent, EL)缺陷检测模型。首先,采用自校准光照学习(self-calibrated illumination

2020年3月21日 · 提出了一种检测多晶太阳能电池中微裂纹缺陷的 算法,使用各向异性扩散滤波器和图像分割技术, 结果表明,该方法检测太阳能电池中的微裂纹平

本文针对太阳能电池片电致发光(Electroluminescent,EL)测试图像进行实验研究,介绍了针对裂缝及阴影缺陷的检测算法设计方案,具体工作概括如下： （1）研究了太阳能电池片EL测试图像

2024年12月9日 · 综上所述,融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统具有重要的研究意义和应用价值,对于提高太阳能电池板的质量和性能具有重要的促进作用。 2.图片演示 3.视频演示 融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统

2020年3月23日 · 3 缺陷检测原理及实 验证 选取图2所示太阳能电池片数字图像,根据第 2节所述原理,设计太阳能电池片缺陷检测步骤,如 图3所示. 太阳能电池片缺陷检测步骤如下. 1)图像预处理.将图像矩阵(AN×M)转化为M 个信号,每个信号是具有N个频谱幅值的离散信号

2021年9月29日 · 2005年,澳大利亚新南威尔士大学就开展了将光致发光技术应用于太阳能电池缺陷检测的研究并申请了相关专利。此后,大量外国高校涉足光致发光技术在电池检测方面的研究,不断优化现有的软件算法并应用于产品缺陷的识别和检测。 国外BT Image

2016年6月4日 · 内容提示： 第30卷第10期2010年10月计算机应用J ournalofComput er Appl i cati onsV01．30 No．10Oet．2010文章编号：1001—9081( 2010) 10—2702—03硅太阳能电池纹理缺陷检测张舞杰1,李迪2,叶峰2( 1．华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510641；2．华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510641)(zwj l l htt@scut．edu

2021年11月19日 · 近年来国内外科研人员开始努力于研究 EL 图片缺陷的自动检测,研究方法分为两类：传统信 号处理算法和人工智能算法。基于传统信号处理算法的 图片缺陷检测 在将传统信号处理算法应用于 EL 图片缺陷的自 动检测方面,2013 年采用独立成分分析法对光伏组