论文摘要
太阳能电池板是光伏发电的核心部件,表面质量关系着其使用寿命和发电效率。针对目前太阳能电池板缺陷检测方法存在着检测效率低、周期长、检测缺陷单一等问题,文章设计了一种基于深度学习的太阳能电池板缺陷检测模型SSNBDL,其基本思想是,在Segnet网络框架基础上,使用空洞卷积替代其中的池化层,使得在增大感受野的同时还保留了图像的边缘信息,基于该模型对太阳能电池板缺陷进行检测,明显提高了检测的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈凤妹,程显毅,姚泽峰
关键词: 太阳能电池片,深度学习,语义分割,缺陷检测
来源: 无线互联科技 2019年23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,自动化技术
单位: 硅湖职业技术学院,南通大学计算机科学与技术学院
分类号: TP391.41;TP18;TM914.4
页码: 56-61+74
总页数: 7
文件大小: 2987K
下载量: 212
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