基于GoogLeNet与EL的光伏电池缺陷检测技术研究

基于GoogLeNet与EL的光伏电池缺陷检测技术研究

论文摘要

电致发光(EL)检测在光伏电池缺陷检测中起着重要的作用,其检测结果的分析通常由技术人员完成,效率低且准确率不高。因此,提出了一种基于EL和GoogLeNet的缺陷检测方法来提高检测的效率和准确率。首先,构建光伏电池缺陷EL图像样本数据库;然后,建立了基于GoogLeNet的深度卷积神经网络;最后,进行了实验验证。实验结果表明,所提出的基于GoogLeNet缺陷识别方法的准确率超过85%,优于SVM方法的67%准确度,并且具有更高的稳定性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 EL检测方法与基于GoogLeNet的CNN模型介绍
  •   1.1 EL测试方法
  •   1.2 基于GoogLeNet的CNN模型
  • 2 基于GoogLeNet模型与电致发光的光伏电池缺陷检测方法
  •   2.1 EL图片样本分类
  •   2.2 算法设计
  • 3 实验与结果分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘斌辉,黄璇,杨强荣

    关键词: 光伏电池,缺陷检测,电致发光

    来源: 电子产品可靠性与环境试验 2019年S1期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 工业和信息化部电子第五研究所

    分类号: TP391.41;TM914.4

    页码: 150-155

    总页数: 6

    文件大小: 2524K

    下载量: 26

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