技术与市场2021，Vol.28Issue(12) ：15-16,20.DOI:10.3969/j.issn.1006-8554.2021.12.005

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

Image processing technology of photovoltaic panel crack based on image recognition and convolution neural network

张力元 陈佳玫 谢宇豪 崔金实
技术与市场2021，Vol.28Issue(12) ：15-16,20.DOI:10.3969/j.issn.1006-8554.2021.12.005
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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

Image processing technology of photovoltaic panel crack based on image recognition and convolution neural network

张力元 1陈佳玫 1谢宇豪 1崔金实1
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作者信息

  • 1. 长春工程学院,吉林 长春 130012
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摘要

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.

关键词

光伏发电板裂纹/卷积神经网络/裂纹识别

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基金项目

长春工程学院校科技基金(320200001)

出版年

2021
技术与市场
四川省科技信息研究所

技术与市场

影响因子：0.566
ISSN：1006-8554
被引量3
参考文献量2
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