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一种基于深度卷积神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法

于舜 夏炎 郭朋伟 侯荣旭 张聿博 周振柳

传感技术学报2023，Vol.36Issue(7)：P.1165-1170,6.
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传感技术学报2023，Vol.36Issue(7)：P.1165-1170,6.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2023.07.024

一种基于深度卷积神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法

于舜 1夏炎 2郭朋伟 2侯荣旭 2张聿博 2周振柳1

作者信息

  • 1. 沈阳工程学院信息学院,辽宁沈阳110136 电力系统信息安全沈阳市重点实验室,辽宁沈阳110136
  • 2. 沈阳工程学院信息学院,辽宁沈阳110136
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摘要

关键词

太阳能电池片/缺陷检测/机器学习/深度卷积神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

于舜,夏炎,郭朋伟,侯荣旭,张聿博,周振柳..一种基于深度卷积神经网络的太阳能电池片缺陷检测方法[J].传感技术学报,2023,36(7):P.1165-1170,6.

基金项目

国家自然科学基金联合基金项目(U1811261)。 （U1811261）

传感技术学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-1699

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