期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
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
被引量:
4
1
作者
张力元
陈佳玫
+1 位作者
谢宇豪
崔金实
《技术与市场》
2021年第12期15-16,20,共3页
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...
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。
展开更多
关键词
光伏
发
电板
裂纹
卷积神经网络
裂纹
识别
下载PDF
职称材料
题名
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
被引量:
4
1
作者
张力元
陈佳玫
谢宇豪
崔金实
机构
长春工程学院
出处
《技术与市场》
2021年第12期15-16,20,共3页
基金
长春工程学院校科技基金项目“基于人工智能深度学习的光伏板裂纹故障检测研究”(320200001)。
文摘
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
Keywords
photovoltaic panel cracks
convolution neural networks
crack recognition
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《技术与市场》
2021
4
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部