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基于红外图像的太阳能面板的缺陷检测

         

摘要

由于太阳能电池板在使用过程中可能存在各种缺陷,因此,缺陷检测对确保太阳能发电的效益至关重要。本文提出了基于红外成像的缺陷检测方法,利用红外相机捕获太阳能电池板表面的温度分布图像,并通过图像处理和分析确定可能存在的缺陷区域。为进一步提高检测精度,本文采用了传统图像处理和卷积神经网络(CNN)相结合的方法,得到了更准确的缺陷检测结果。实验结果表明,该方法可以有效地检测出太阳能电池板表面的缺陷,并具有较高的准确率和较强的鲁棒性。

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