光伏EL目标检测代码
时间: 2024-06-02 14:04:36 浏览: 17
光伏EL目标检测是一种利用计算机视觉技术对光伏电池表面的EL图像进行分析,检测其中的缺陷与瑕疵的方法。目前,许多研究者采用深度学习的方法来实现光伏EL目标检测。
其中,常用的深度学习框架包括YOLOv3、Faster R-CNN等。这些框架都可以实现图像目标检测,并且在训练时需要使用大量的光伏EL图像数据。另外,为了提高检测精度,还需要对数据进行预处理和增强。
具体的代码实现可以参考相应的深度学习框架的官方文档,或者参考相关论文中的代码实现。另外,如果你需要更具体的帮助,请提出具体的问题,我会尽力为你解答。
相关问题
光伏el电池缺陷检测
光伏EL电池缺陷检测是通过使用电致发光成像(EL)技术来检测光伏电池板中的缺陷。EL检测系统使用近红外(NIR)工业相机,通过施加直流电流并测量光电效应来检测电池产生的发光量。这种方法可以快速准确地检测各种缺陷和老化情况,并测量太阳能电池的转换效率。在检测过程中,关键因素包括使用灵敏的相机来捕获微弱的电致发光量,并使用优秀的软件来分析电池的暗色缺陷、均匀性和整体效率。EL检测系统通常需要在无环境光的箱体内组装相机,并将太阳能电池放入箱体中,然后通过相机捕获图像并进行分析。根据缺陷的严重程度,可以判断电池是否合格。EL检测系统在光伏模块检测中具有重要的应用价值,可以帮助提高光伏电池板的质量和性能。\[1\]此外,还有一个名为PVEL-AD的数据集可用于对光伏电池异常缺陷检测方法进行基准测试。该数据集包含了各种内部缺陷和异构背景的近红外图像,可以用于开发和评估光伏EL电池缺陷检测算法。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器视觉技术太阳能光伏硅片EL检测方案](https://blog.csdn.net/weixin_34252090/article/details/89728700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [全球最大光伏电池缺陷异常检测数据集PVELAD【发布】](https://blog.csdn.net/qq_38784454/article/details/123757350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
光伏电池缺陷检测代码
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,光伏电池缺陷检测代码主要包括以下几个功能:
1. 读取图片:使用函数read_image来读取光伏电池片的图像。
2. 清除窗口:使用函数dev_clear_window来清除显示窗口。
3. 打开新的窗口:使用函数dev_open_window来打开一个新的窗口,用于显示处理后的图像。
4. 获取图片大小:使用函数get_image_size来获取图像的宽度和高度。
5. 适应窗口:使用函数dev_set_part来设置显示窗口的大小和位置。
6. 实现太阳能电池片的尺寸测量,并记录角点位置:具体的实现方法可以参考引用\[2\]中的代码,该代码可以实现太阳能电池片尺寸的测量,并记录角点的位置。
7. 检测表面划痕、崩角等缺陷,并标记缺陷位置:具体的实现方法可以参考引用\[2\]中的代码,该代码可以检测表面划痕、崩角等缺陷,并标记缺陷的位置。
8. 将检测信息保存至txt:使用函数write_file来将检测信息保存至txt文件,具体的实现方法可以参考引用\[2\]中的代码。
综上所述,光伏电池缺陷检测代码可以实现太阳能电池片的尺寸测量,并记录角点位置,检测表面划痕、崩角等缺陷,并标记缺陷位置,并将检测信息保存至txt文件。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于Halcon学习的缺陷检测【五】光伏电池片的指纹以及划痕检测【第二种方法】](https://blog.csdn.net/BoomBiuBiu/article/details/124058579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于halcon的太阳能电池片缺陷检测算法代码](https://blog.csdn.net/u014751362/article/details/129007944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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