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.
5星
