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使用卷积神经网络检测光伏组件玻璃裂纹
Using Convolutional Neural Networks to Detect In-Field PV Module Glass Cracks
Savannah Bennett · Thomas Weber · Rory Bennett · Ernst Wittman 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年9月
双玻光伏组件的应用日益广泛，人们对这些组件中的玻璃破裂问题也愈发关注。为证实这一现象、量化玻璃破裂率，并减轻在现场查找破裂组件的繁琐工作，本文考虑使用卷积神经网络进行玻璃裂纹检测。对七种模型进行了测试：六层模型、四层模型、VGG16、VGG19、ResNet18、ResNet34 和 ResNet50。在两个光伏（PV）场中采用非标准化图像采集方法，针对两种组件类型创建了七个标注数据集，图像数量从 3540 张到 12600 张不等。六层模型在裂纹与无裂纹分类方面的准确率可达 97.7%，使用 ...
解读: 该CNN玻璃裂纹检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器配套的智能运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud云平台的智能诊断模块，通过无人机巡检图像自动识别双面玻璃组件裂纹，实现预测性维护。该技术与阳光现有的IV曲线诊断、红外热成像分析形成互补，可提前发现因玻璃裂纹导致的组件功率衰减和...