用于光伏电池缺陷检测中数据不平衡的缺陷电致发光图像生成

Defective Electroluminescence Image Generation for Data Imbalance in Solar Cell Defect Inspection

Ziai Zhou · Jiacheng Jiang · Jinxia Zhang · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年9月

利用高分辨率电致发光（EL）图像对光伏组件进行缺陷检测已广受欢迎。然而，针对光伏组件EL图像中的不平衡问题（即缺陷图像数量远少于正常图像数量）开展的研究有限。为解决上述问题，本文提出一种快速生成缺陷EL图像的方法。为准确提取缺陷区域，需要找出与缺陷图像最相似的正常图像。首先，提出一种图像类型分类网络，用于识别与缺陷图像类型（单晶硅或多晶硅）相同的正常图像。然后，进一步利用余弦相似度来找出与缺陷图像最相似的正常图像。之后，通过将缺陷图像与所找出的相似正常图像进行对比，获取缺陷模板。为快速生成多样且...

解读: 该缺陷EL图像生成技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在光伏电站运维中，稀有缺陷样本（如隐裂、热斑等）难以大量获取，制约了AI诊断模型的训练效果。该GAN生成方法可为SG系列逆变器配套的组件健康监测系统提供数据增强方案，通过合成稀有缺陷样本平衡训练集，显著提升小样本条件...