دانلود مقاله انگلیسی رایگان:تشخیص و تعیین کمبود در تصاویر الکترولومینسانس ماژول های PV خورشیدی با استفاده از تقسیم بندی معنایی U-net - 2021
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی بینایی ماشین رایگان
  • Defect detection and quantification in electroluminescence images of solar PV modules using U-net semantic segmentation Defect detection and quantification in electroluminescence images of solar PV modules using U-net semantic segmentation
    Defect detection and quantification in electroluminescence images of solar PV modules using U-net semantic segmentation

    دسته بندی:

    بینایی ماشین - Machine vision


    سال انتشار:

    2021


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Defect detection and quantification in electroluminescence images of solar PV modules using U-net semantic segmentation


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تشخیص و تعیین کمبود در تصاویر الکترولومینسانس ماژول های PV خورشیدی با استفاده از تقسیم بندی معنایی U-net


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Renewable Energy, 178 (2021) 1211-1222: doi:10:1016/j:renene:2021:06:086


    نویسنده:

    Lawrence Pratt


    چکیده انگلیسی:

    Electroluminescence (EL) images enable defect detection in solar photovoltaic (PV) modules that are otherwise invisible to the naked eye, much the same way an x-ray enables a doctor to detect cracks and fractures in bones. The prevalence of multiple defects, e.g. micro cracks, inactive regions, gridline defects, and material defects, in PV module can be quantified with an EL image. Modern, deep learning tech- niques for computer vision can be applied to extract the useful information contained in the images on entire batches of PV modules. Defect detection and quantification in EL images can improve the efficiency and the reliability of PV modules both at the factory by identifying potential process issues and at the PV plant by identifying and reducing the number of faulty modules installed. In this work, we train and test a semantic segmentation model based on the u-net architecture for EL image analysis of PV modules made from mono-crystalline and multi-crystalline silicon wafer-based solar cells. This work is focused on developing and testing a deep learning method for computer vision that is independent of the equipment used to generate the EL images, independent of the wafer-based module design, and independent of the image quality.© 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.
    Keywords: Electroluminescence | EL | PV | U-net | Semantic segmentation | Machine learning


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 12
    حجم فایل: 3517 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 3701 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 37968 :::::::: افراد آنلاین: 47