全球领先的光伏储能设备制造商，为您提供专业咨询服务。
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2024年6月4日 · 通过网络上搜集关于无人机视角的太阳能电池板相关图片,并使用Labelimg 标注工具对每张图片中的分割结果及类别进行标注。一共包含 两万多张带YOLO格式标注的光伏板热斑缺陷 数据集,并对其进行目标检测的任务,可以按照以下步骤来进行
2020年3月19日 · 利用多种测试设备如EL、PL、corescan等检测硅片、半成品电池及成品电池存在的各种隐形缺陷,改善工艺参数,降低产品的不合格率,为公司提高成品率,大大的降低成本。 2、检测设备工作原理. 2.1光致发光（PL） PL是检测原材料的有效方法,如Fig.2-1所示,以大于半导体硅片禁带宽度的光作为激发手段,激发硅中的载流子,当撤去光源后,处于激发态的电子
2024年10月14日 · 文章浏览阅读888次,点赞17次,收藏13次。太阳能光伏板的性能直接影响到光伏发电系统的效率和可信赖性。随着无人机和红外成像技术的发展,通过航拍红外图像对光伏板进行缺陷检测已成为一种高效且精确的方法。本数据集包含11种不同的缺陷分类,总计20000张图像,适用于基于深度学习的缺陷分类
2018年9月7日 · 主要利用电致发光(EL)手段对晶体硅光伏组件产生的裂纹、断栅和黑片等隐性缺陷进行分析研究,测试组件的最高大功率;将有明显隐性缺陷的组件与无明显隐性缺陷的组件进行对比,分析各性能参数的差异,同时研究缺陷对功率的影响及缺陷产生的原因。
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
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片,黑色部分没有发出1150nm的红外光,无法被摄像头捕捉到,因此成黑色像。
2022年10月10日 · PVEL - AD 包含 36,543 张具有各种内部 缺陷 和异构背景的近红外图像,其中包含1类无异常图像和具有 12 个不同类别的异常 缺陷 图像,例如裂纹（线状和星状）、断栅、黑芯、未对准、粗线、划痕、碎片、断角和材料 缺陷。 此外,我们为 12 种类型的 缺陷 提供了 40000+ 个真实标注框用于 缺陷检测。 河北 工业 大学、北京航空航天大学联合 发布 的——
2018年3月9日 · 本文介绍了利用近红外检测的方法,检测出了晶体硅太阳电池和组件内部常见的隐性缺陷。 光伏组件EL测试亮斑原因分析 导读： 组件EL测试出现亮斑是什么原因?最高初,组件亮斑较轻,但组件在安装运行一段时间后,亮斑加重,并且功率衰减严重。
2020年3月19日 · 太阳能电池片常见缺陷处理摘要:针对晶体硅太阳电池缺陷的检测问题,利用多种测试设备（EL、PL、Corescan等）,在电池制作的主要工序段（扩散、镀膜、印刷、烧结）对硅片和电池片进行检测,归纳和总结了电池的
2012年7月20日 · 内容提示： 电池片缺陷命名和对应图片 一、电池片缺陷分类 1. 缺角 10. 水印 2. 脱晶 11. 线条 3. 色差 12. 污点含手印 4. 断栅线大小角 13.
2021年8月26日 · 断栅等缺陷,且随着光伏电池向越来越薄的方向发 展,缺陷产生的概率也在逐渐增大。因此,为了确 保光伏电池的性能与健康状态,对其缺陷进行有效 检测至关重要。光伏电池缺陷的传统检测方法通常包括电流-电压(I-V)曲线、电致发光(EL)检测和目视检
2018年9月7日 · 主要利用电致发光(EL)手段对晶体硅光伏组件产生的裂纹、断栅和黑片等隐性缺陷进行分析研究,测试组件的最高大功率;将有明显隐性缺陷的组件与无明显隐性缺陷的组件进行对比,分析各性能参数的差异,同时研究缺陷对功率
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
5 天之前 · yolo光伏板热斑缺陷检测数据集2186张,nc:3 目标检测光伏巡检太阳能电池板航拍红外缺陷数据集、 names:名称：["旁路二极管", " 切换模式 写文章 登录/注册 如何使用Yolov8训练使用
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。
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2024年10月17日 · 简介：数据集专注于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测,提供了各种类型缺陷的图像样本,包括但不限于划痕、雪覆盖、碎裂、鸟粪、热斑以及二极管短路等。
因此在光伏电池片的 生产过程中,需要进行多项检测,以创造出更高效率的电池产品。光伏硅片电池视觉检测解决方案,结合人工智能及传统瑕疵检测算法,可高效检测电池片或者硅片表面各种缺陷,有效加强了光伏电池片生产过程中各环节的产品质量
2020年3月19日 · 利用多种测试设备如EL、PL、corescan等检测硅片、半成品电池及成品电池存在的各种隐形缺陷,改善工艺参数,降低产品的不合格率,为公司提高成品率,大大的降低成本
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-EL。首先,使用GauGAN进行数据增强,处理数据集的类内和类
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2020年3月19日 · 利用多种测试设备如EL、PL、corescan等检测硅片、半成品电池及成品电池存在的各种隐形缺陷,改善工艺参数,降低产品的不合格率,为公司提高成品率,大大的降低成本。
2020年12月31日 · 利用多种测试设备如EL、PL、corescan等检测硅片、半成品电池及成品电池存在的各种隐形缺陷,改善工艺参数,降低产品的不合格率,为公司提高成品率,大大的降低成本。 2、检测设备工作原理. 2.1光致发光（PL） PL是检测原材料的有效方法,如Fig.2-1所示,以大于半导体硅片禁带宽度的光作为激发手段,激发硅中的载流子,当撤去光源后,处于激发态的电子
2018年9月7日 · 主要利用电致发光(EL)手段对晶体硅光伏组件产生的裂纹、断栅和黑片等隐性缺陷进行分析研究,测试组件的最高大功率;将有明显隐性缺陷的组件与无明显隐性缺陷的组件进行对比,分析各性能参数的差异,同时研究缺陷对功率
2020年12月31日 · 利用多种测试设备如EL、PL、corescan等检测硅片、半成品电池及成品电池存在的各种隐形缺陷,改善工艺参数,降低产品的不合格率,为公司提高成品率,大大的降低成
2022年6月21日 · 光伏板异常识别算法 可以识别光伏板上面的污点,破损,歪倒等异常。 支持 CPU / GPU,目前原始图像为4K高清图,CPU可以做到每秒识别2帧,GPU可以每秒30帧 识别异常流程： 1.检测所有光伏板的位置,确定一张图像所有的光伏板的位置分布。
2024年9月4日 · 多个光伏电池组件可以组合成光伏电池阵列,以实现更大的电能输出。光伏电池片的种类及优缺点介绍 光伏电池片是太阳能电池的核心组成部分,可分为多晶硅光伏电池片、单晶硅光伏电池片、薄膜光伏电池片三类。三类电池片优缺点具体如下： 光伏电池片的
2020年12月18日 · EL全方位称为Electroluminescence,中文译为电致发光,亦叫做场致发光,其目的用于检测组件上电池片缺陷,以控制质量。 EL测试基本原理是晶体硅太阳电池片外加正向偏置电压,电源向晶体硅电池注入大量非平衡载流子,电致发光依靠从扩散区注入的大量非平衡载流子不断的复合发光,放出光子；再利用CCD相机捕捉这些光子,通过计算机处理后成图像,整个测
2020年3月19日 · Fig.3-1黑芯片 Fig.3-2a为"四角黑"电池片的EL图片,腐蚀掉正背面电极、氮化硅、PN结后测试其少子寿命,如Fig.3-2c所示,从图中可看出,电池片黑角区域的寿命相对正常区域严重偏低,说明此处存在大量的缺陷,可能原因是硅棒在拉制过程中,外层有污染或有晶体缺陷产生,而导致硅材料的性能下降。
2020年4月21日 · 利用多种测试设备如EL、PL、corescan等检测硅片、半成品电池及成品电池存在的各种隐形缺陷,改善工艺参数,降低产品的不合格率,为公司提高成品率,大大的降低成本。 检测设备工作原理 光致发光（PL）
2024年11月18日 · 内含光伏电池板分割数据集,4000张图片,主要是无人机航拍视角的房屋顶上的光伏发电板,可见光图像,2000张原图+2000分割掩码,可以用于电气工程专业在计算机视觉应用领域做研究,例如目标检测、图像识别、深度学习等！txt文件内有下载链接和提取码,放心下载即
2018年7月5日 · 摘要： 针对晶体硅太阳电池缺陷的检测问题,利用多种测试设备（EL、PL、Corescan等）,在电池制作的主要工序段（扩散、镀膜、印刷、烧结）对硅片和电池片进行检测,归纳和总结了电池的各种典型缺陷的成因,利用这些检测手段和分析结果,能够及时有效地反馈生产过程中产生的缺陷类型,有
2024年11月27日 · 文章浏览阅读258次,点赞5次,收藏10次。使用YOLOv8模型对太阳能光伏电池板缺陷检测数据集进行训练、评估和可视化 2050张,标注文件为YOLO适用的txt格式 6类 鸟粪, 清洁, 脏污, 电气损坏,物理损坏, 积雪覆盖''_光伏板表面缺陷检测数据集
2020年12月31日 · Fig.3-1黑芯片 Fig.3-2a为"四角黑"电池片的EL图片,腐蚀掉正背面电极、氮化硅、PN结后测试其少子寿命,如Fig.3-2c所示,从图中可看出,电池片黑角区域的寿命相对正常区域严重偏低,说明此处存在大量的缺陷,可能原因是硅棒在拉制过程中,外层有污染或有晶体缺陷产生,而导致硅材料的性能下降。
