TAILIEUCHUNG - Nhận dạng tấm pin mặt trời bị lỗi dựa trên hình ảnh điện phát quang bằng deep learning

Bài viết đề xuất sử dụng mô hình deep learning để tự động hóa việc phân loại tấm pin mặt trời bị lỗi. Mô hình này bao gồm mạng nơron tích chập được dùng để trích xuất đặc trưng và thuật toán máy học véctơ hỗ trợ để nhận dạng. | TNU Journal of Science and Technology 226 11 117 - 123 DETECT PV CELL DEFECTION BASED ON ELECTROLUMINESCENCE LIGHT USING DEEP LEARNING Nguyen Quoc Minh Le Thi Minh Chau Nguyen Dang Tien Le Minh Hieu Hanoi University of Science amp Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received 17 5 2021 PV cell surface defects inspection is essential to maintain safety reliability and optimal efficiency of the solar plant. Cell surface Revised 15 7 2021 defection is the most popular type of fault and it can be hardly Published 21 7 2021 detected by normal visual inspection. Defected cells without detection and maintainane can affect the performance of other normal cells KEYWORDS since they are connected in series and parallel in large number. In this research we present a method to automatically detect PV cell surface PV cell defection using image processing technique by deep learning model. Electroluminescence light The input data include 2146 high resolution electroluminescence Convolutional neural network images of mono and poly PV cells. This type of image is usually captured by drones. The images are then fed into convolutional neural Support vector machine network CNN for feature extraction and support vector machine Deep learning SVM for image classification. The results show that the proposed deep learning model can classify the normal and surface defect cells with the accuracy of . NHẬN DẠNG TẤM PIN MẶT TRỜI BỊ LỖI DỰA TRÊN HÌNH ẢNH ĐIỆN PHÁT QUANG BẰNG DEEP LEARNING Nguyễn Quốc Minh Lê Thị Minh Châu Nguyễn Đăng Tiến Lê Minh Hiếu Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 17 5 2021 Việc xác định tấm pin mặt trời bị hỏng có vai trò rất quan trọng trong việc đảm bảo vận hành an toàn tin cậy và hiệu suất tối đa của các Ngày hoàn thiện 15 7 2021 nhà máy điện mặt trời. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất sử Ngày đăng 21 7 2021 dụng mô hình deep learning để tự động hoá việc phân loại tấm pin mặt trời bị lỗi. Mô hình này bao gồm mạng nơron tích .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.