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太阳能电池图片数据集.zip

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简介：
本资料包包含一系列高质量的太阳能电池图片，旨在为研究和教育目的提供详尽的数据支持。 该数据集包含2,624个300x300像素的8位灰度图像样本，这些图像是从44种不同的太阳能模块中提取出来的，展示了不同程度的功能退化情况以及有缺陷的太阳能电池。所有图片中的缺陷被明确标注为内部或外部类型，并且已知会降低太阳能模块的功率效率。为了确保数据的一致性与准确性，在收集过程中对图像进行了标准化处理，包括统一大小和视角，并消除了由拍摄相机镜头引起的任何失真。 该数据集可以用于机器学习模型的研究中，帮助识别损坏的太阳能电池板共同特征，从而有助于监控实际应用中的太阳能电池板是否存在问题。引用此数据集时，请参考以下文献： - Buerhop, C., Deitsch, S., Maier, A. et al. (2018). A Benchmark for Visual Identification of Defective Solar Cells in Electroluminescence Imagery. European PV Solar Energy Conference and Exhibition (EU PVSEC), Brussels, Belgium. - Deitsch, S., Buerhop-Lutz, C., Maier, A.K. et al. (2018). Segmentation of Photovoltaic Module Cells in Electroluminescence Images. - Deitsch, S., Christlein, V., Berger, S. et al. (2019). Automatic classification of defective photovoltaic module cells in electroluminescence images. Solar Energy, 185:455-468.

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  • 太阳能电池图片数据集.zip
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    本资料包包含一系列高质量的太阳能电池图片，旨在为研究和教育目的提供详尽的数据支持。 该数据集包含2,624个300x300像素的8位灰度图像样本，这些图像是从44种不同的太阳能模块中提取出来的，展示了不同程度的功能退化情况以及有缺陷的太阳能电池。所有图片中的缺陷被明确标注为内部或外部类型，并且已知会降低太阳能模块的功率效率。为了确保数据的一致性与准确性，在收集过程中对图像进行了标准化处理，包括统一大小和视角，并消除了由拍摄相机镜头引起的任何失真。 该数据集可以用于机器学习模型的研究中，帮助识别损坏的太阳能电池板共同特征，从而有助于监控实际应用中的太阳能电池板是否存在问题。引用此数据集时，请参考以下文献： - Buerhop, C., Deitsch, S., Maier, A. et al. (2018). A Benchmark for Visual Identification of Defective Solar Cells in Electroluminescence Imagery. European PV Solar Energy Conference and Exhibition (EU PVSEC), Brussels, Belgium. - Deitsch, S., Buerhop-Lutz, C., Maier, A.K. et al. (2018). Segmentation of Photovoltaic Module Cells in Electroluminescence Images. - Deitsch, S., Christlein, V., Berger, S. et al. (2019). Automatic classification of defective photovoltaic module cells in electroluminescence images. Solar Energy, 185:455-468.
     
  • LabVIEW太阳能电池板电流数据分析采集.zip
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    本资源为使用LabVIEW软件进行太阳能电池板电流数据采集与分析的项目压缩包，内含程序代码及实验文档。适合科研和教学用途。 基于LabVIEW的太阳能电池板数据采集系统设计了一款用于采集太阳能电池板电流数据的应用程序。该应用能够将DATA History文件存储在C盘根目录中，并能正常记录相关数据。
     
  • 太阳能电池串目标检测用图像数据集（含200余张图片）
    优质
    本数据集包含超过200幅图像，专为训练和评估太阳能电池串的目标检测算法设计。适用于研究和开发高性能、高精度的光伏组件自动化检测系统。 太阳能电池串目标检测图像数据集包含200多张图像，并附有标签。
     
  • 太阳能电池板缺陷检测数据集（第二版）
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    《太阳能电池板缺陷检测数据集（第二版）》提供了更新和扩充后的图像与标注信息，旨在提升机器学习模型在识别光伏组件瑕疵方面的准确性。 内含光伏电池板/太阳能电池板典型缺陷的数据集共有约1190张图片。标签以json格式提供，涵盖隐裂、断栅、污染等多种类型的问题。该数据集适用于图像识别、图像处理、深度学习、目标检测及计算机视觉等领域研究和应用。
     
  • 太阳能电池板缺陷检测数据集——第三版
    优质
    本数据集为太阳能电池板缺陷检测的第三次更新版本，包含大量高分辨率图像及标注信息，旨在提升机器学习模型在光伏系统维护中的应用效率与准确性。 内含光伏电池板/太阳能电池板典型缺陷的数据集共有约300张图片，标签以json格式提供，包括黑斑（黑点）、断栅等缺陷类型。该数据集适用于图像识别、图像处理、深度学习、目标检测和计算机视觉等领域研究使用。
     
  • 太阳能电池板 Simulink模型.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB Simulink平台的太阳能电池板仿真模型，用于模拟和分析太阳能系统的性能。 太阳能电池板的Simulink模型可以用来模拟和分析其性能特性，在设计和优化过程中起到重要作用。通过构建详细的电路结构，并结合环境参数输入，能够对系统的输出进行精确预测与评估。这种方法为研究者提供了便捷且高效的工具来探索不同条件下的工作表现及改进方案。
     
  • 线性太阳能电池充电器电路图
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    本项目提供了一种基于线性稳压技术的太阳能电池充电器电路设计，适用于小型电子设备的太阳能供电方案。 线性太阳能电池充电器利用太阳能电池板特性高效为电池充电。在特定的工作电压（VMP）下，太阳能电池板能输出最大功率，并且这个电压值独立于光照强度变化。LT3652是一款2A的电池充电器，它通过输入电压调节技术确保太阳能电池板始终处于峰值效率状态——即最大功率点控制（MPPC）。在低光照条件下，这种技术可以优化电池板的工作效率，但当光强极弱时，电源转换效率会下降，从而影响整个系统的效能。 为解决这一问题，文中提出采用脉宽调制（PWM）充电方法。具体来说，在电池充电电流低于额定最大电流的1/10时，LT3652的CHRG引脚变为高阻抗状态，并触发输入欠压闭锁（UVLO）电路。当太阳能板电压上升至UVLO设定值之上后，充电器会以全功率重新启动并被关闭，形成一系列脉冲电流来提高效率。 图1描述了采用低功耗PWM功能的线性太阳能电池到3节锂离子电池充电的设计方案。该设计中输入调节电压设为17V，与常见12伏系统中的太阳能板峰值工作电压相匹配，并确保接近100%的工作效率。通过M1、R6、R7和R8元件构成的PWM电路，在低于200mA电流时可以显著提升充电效率。当LT3652检测到电池充电电流降至200mA以下，其CHRG引脚变为高阻抗状态，并激活FET M1，启用UVLO功能以确保低功耗条件下的高效操作。 图4显示，在低于200mA的充电电流条件下增加PWM电路可以显著提高效率。在光照不足的情况下，太阳能电池板提供的功率不足以维持所需充电电流时，LT3652会通过减少输出电流来保持输入电压为17V，并确保最大能量传输给电池。 该线性太阳能电池充电器采用智能调节策略优化了不同光照条件下太阳能电池的工作状态和效率。特别是在低功耗环境下，PWM技术的应用提高了能源转换的效能，这对于户外或离网应用尤为重要，因为它能最大化利用有限的太阳光资源并保证有效充电。
     
  • 太阳能电池板及光伏电池板缺陷检测数据集——第一部分
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    本数据集专注于太阳能与光伏电池板缺陷检测，收录了大量高精度图像样本，旨在为研究人员和工程师提供一个全面评估与提升相关技术性能的基础平台。 内含光伏电池板/太阳能电池板的典型缺陷数据集共有2624张图片，其中用于制作标签的有约1500+219张。这些标签采用VOC格式，包括微裂、失效、正常等类别，适用于图像识别、图像处理、深度学习、目标检测和计算机视觉等领域。下载文件中包含相关txt文档提供下载链接，请放心下载！