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大型语言模型用于太阳能电池缺陷检测:零样本分类方法
Flat-Panel-Rectenna With Broad RF Energy Harvesting Coverage for Wireless-Powered Sensor Applications
Yan Han · Eunji Kim · Han Lim Lee · IEEE Access · 2025年1月
太阳能电池质量检测对光伏组件性能至关重要,传统缺陷检测依赖大量标注数据。本文提出基于大语言模型的零样本缺陷分类方法,无需训练数据即可识别电池片裂纹、热斑、栅线断裂等缺陷类型,通过视觉-语言模型实现智能化质检。
解读: 该零样本缺陷检测技术可直接应用于阳光电源光伏组件的生产线质检。通过大模型实现免训练的缺陷识别,降低质检系统部署成本,提升SG系列光伏逆变器配套组件的质量控制水平,减少电池片缺陷导致的系统性能损失。...
基于DETR的视障人士辅助技术目标检测增强方法
Enhancing Object Detection in Assistive Technology for the Visually Impaired: A DETR-Based Approach
Sunnia Ikram · Imran Sarwar Bajwa · Sujan Gyawali · Amna Ikram 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
本文提出实时障碍物检测识别系统，通过辅助技术增强视障人士导航。系统集成配备微型相机的移动应用实现实时图像采集，采用深度学习技术进行目标检测分类。对YOLOv8、Faster R-CNN和DETR进行比较评估。DETR表现最优，达到99%置信度、98%精度和40毫秒/帧处理速度。系统遵循结构化工作流程，包括实时采集、预处理、创新数据增强和TensorFlow Lite边缘设备优化。可分类80种障碍物类型如行人、车辆和交通信号，提供即时音频反馈确保安全导航。模型训练20轮达到98%准确率。该研究引入...
解读: 该目标检测技术可应用于阳光电源智能光伏电站巡检系统。阳光大型地面电站采用无人机和机器人巡检，需要高精度实时目标检测能力。该DETR方法的99%置信度和40毫秒处理速度可集成到阳光巡检设备，实现组件缺陷、热斑、遮挡物的自动识别。结合阳光SG逆变器的AI边缘计算能力和iSolarCloud云平台，该技术...