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
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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