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2023年8月23日 · 电致发光（Electroluminescence,EL）缺陷检测仪是光伏组件生成过程中不可获缺的测试设备之一,其作用是能够发现光伏组件内部由于工艺不良、转运碰撞等各种原因导致的肉眼无法发现的缺陷,如隐裂,断栅,虚焊等,这些缺陷直接影响光伏组件的发电效率。 EL设备的基本原理是通过给光伏组件两极通电,使其发出红外光,之后采用CCD相机或红外相机对光信
了解更多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
了解更多2023年5月12日 · 摘 要：太阳能电池片在生产过程中,因工序或材料原因会导致其存在缺陷。 基于光致发光成像 原理,提出了一种基于背景评估的太阳能电池片图像增强方法,以及一种基于形态特征和
了解更多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
了解更多2020年3月23日 · 摘要 针对太阳能电池片微弱缺陷难以检测的特点,提出一种基于小波域信号突变点捕捉的缺陷检测法.该方法 基于一维离散信号,在小波域逐列对图像进行突变点检测,实现了对信号突变点的捕捉,并采用能量重心法对其进
了解更多2023年7月17日 · 为了实现电致发光（Electroluminescent,EL）条件下太阳能电池的高精确度裂纹和碎片缺陷检测,将多尺度YOLOv5（You Only Look Once version 5）模型用于真实工况下的太阳能电池缺陷检测。
了解更多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。
了解更多2023年11月27日 · 通过优化器件的缺陷密度、光活性层的厚度和受主掺杂浓度,全方位无机钙钛矿太阳能电池的光电转化效率可以达到20%以上。 缺陷对全方位无机钙钛矿太阳能电池性能的影响
了解更多2023年12月1日 · 实验结果表明,与经典MobileVit、MobileNetV3和GhostNet轻量级网络相比,CViT-Net-S对电池片分类精确率分别提升了1.4%、2.3%和1.3%,对电池片检测mAP50分别提升了2.7%、0.3%和0.8%；与ResNet50、RegNet网络相比,CViT-Net-L分类精确率分别提升
了解更多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
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