图像识别与卷积神经网络结合的光伏发电板裂纹图像处理技术

张力元; 陈佳玫; 谢宇豪; 崔金实

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图像识别与卷积神经网络结合的光伏发电板裂纹图像处理技术

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研究光伏发电板裂纹识别问题.光伏发电板质量的准确检测是保证太阳能发电系统功率和使用寿命的关键.当光伏发电面板出现裂纹时,很容易破坏栅线,导致采集的电流无法正常输出,从而导致电池部分甚至全部故障,这也会对太阳能发电系统的功率输出产生很大的影响,使其不断衰减,进而影响光伏发电面板的使用寿命.研究了一种基于图像识别和卷积神经网络的光伏面板裂纹图像识别系统,阐述了图像识别技术和神经网络算法.

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来源
《技术与市场》 |2021年第12期|15-1620|共3页
作者
张力元; 陈佳玫; 谢宇豪; 崔金实;
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作者单位

长春工程学院吉林长春 130012;

长春工程学院吉林长春 130012;

长春工程学院吉林长春 130012;

长春工程学院吉林长春 130012;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
光伏发电板裂纹; 卷积神经网络; 裂纹识别;

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