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基于改进DenseNet网络的室外太阳能电池板缺陷检测方法
基于改进DenseNet网络的室外太阳能电池板缺陷检测方法
作者:
胡金鹏
张学武
张卓
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
太阳能电池板
缺陷检测
DenseNet网络
L2正则化
批标准归一化
摘要:
太阳能电池板的表面是否完整无损对于其发电效率起着决定性的作用,传统的人工检测法、红外穿透检测法、机器视觉检测法等都存在各自的缺点.由于室外太阳能电池板具有图像获取难度大、样本数量小、样本相似度高等问题,大多深度学习算法并不能出色地完成室外太阳能电池板缺陷检测任务.针对该任务的特殊性,提出基于改进DenseNet网络模型的缺陷检测方法,选取DenseNet基础网络模型,在模型中加入L2正则化,并调整Batch Normalization层以解决过拟合问题;将激活函数ReLU函数替换为SELU函数,更好地缓解了梯度消失问题,加强了网络的鲁棒性.实验结果表明,训练集准确率到达93%,测试集准确率达到87%,能有效地检测并区分出电池板不同程度的损伤.
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散热
内容分析
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引文网络
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期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于改进DenseNet网络的室外太阳能电池板缺陷检测方法
来源期刊
光学与光电技术
学科
工学
关键词
太阳能电池板
缺陷检测
DenseNet网络
L2正则化
批标准归一化
年,卷(期)
2022,(2)
所属期刊栏目
光电测量|Opto-Electronic Measurement
研究方向
页码范围
67-76
页数
10页
分类号
TP301.6
字数
语种
中文
DOI
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
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(0)
共引文献
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参考文献
(0)
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(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
太阳能电池板
缺陷检测
DenseNet网络
L2正则化
批标准归一化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学与光电技术
主办单位:
华中光电技术研究所
武汉光电国家实验室
湖北省光学学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-3392
CN:
42-1696/O3
开本:
大16开
出版地:
武汉市阳光大道717号
邮发代号:
38-335
创刊时间:
2003
语种:
chi
出版文献量(篇)
2142
总下载数(次)
3
总被引数(次)
9791
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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