基于cycleGAN的太阳电池电致发光图像数据增强方法OA北大核心CSTPCD
Electroluminescence defect image augmentation method of solar cell based on cycleGAN
针对光伏组件电致发光缺陷自动识别研究中训练用图像不足以及生成图像质量不佳的问题,采用cycleGAN生成了太阳电池EL缺陷图像,并与DCGAN生成的图像进行了综合性对比.将拍摄到的EL图像进行分类和数据增强形成训练集.接着采用训练集对cycleGAN与DCGAN进行训练.最后,从生成图像的有效性、相似性和多样性3个角度对比了两个模型所生成的图像.实验结果表明,cycleGAN所生成的图像中,有效图像的占比显著高于DCGAN.与真实拍摄的图像相比,…查看全部>>
In order to solve the problems of insufficient training images and poor quality of generated images in the automatic recognition research of electroluminescence(EL)defects in photovoltaic modules,the solar cell EL defect images are generated by using the cycleGAN,and the generated images are compared with the images generated by the representative DCGAN.The captured EL images are classified and performed data augmentation to form a training set.Next,cycleGAN…查看全部>>
何翔;杨爱军;黎健生;陈彩云;游宏亮
福建省计量科学研究院 国家光伏产业计量测试中心,福建 福州 350003||福建省计量科学研究院 福建省能源计量重点实验室,福建 福州 350003福建省计量科学研究院 国家光伏产业计量测试中心,福建 福州 350003||福建省计量科学研究院 福建省能源计量重点实验室,福建 福州 350003福建省计量科学研究院 国家光伏产业计量测试中心,福建 福州 350003||福建省计量科学研究院 福建省能源计量重点实验室,福建 福州 350003福建省计量科学研究院 国家光伏产业计量测试中心,福建 福州 350003||福建省计量科学研究院 福建省能源计量重点实验室,福建 福州 350003福建省计量科学研究院 国家光伏产业计量测试中心,福建 福州 350003||福建省计量科学研究院 福建省能源计量重点实验室,福建 福州 350003
电子信息工程
光伏组件太阳电池电致发光cycleGANDCGAN
photovoltaics modulesolar cellselectroluminescencecycleGANDCGAN
《液晶与显示》 2024 (8)
1057-1069,13
国家市场监督管理总局科技计划(No.2021MK050)Supported by Science and Technology Plan of State Administration for Market Regulation of China(No.2021MK050)
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