Advertisement

电池片出现裂纹的数据集。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用裂纹检测技术，针对光伏电池片进行深入的研究和分析，其详细内容可参考提供的在线资源：https://mp..net/postedit/79782375。该资源提供了对裂纹检测数据集的全面阐释，旨在帮助用户更好地理解相关领域的知识和技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 电池片裂纹的数据集合
    优质
    本数据集包含大量光伏电池片的图像样本，重点展示各类裂纹缺陷。旨在为相关研究和机器学习模型训练提供高质量、多样化的视觉素材，促进太阳能产业的技术进步与质量控制优化。 裂纹检测的数据集主要应用于光伏电池片的缺陷识别与分析。详细的理解可以参考相关文献或研究资料中的介绍。
     
  • 光伏电池片的电池片裂纹检测数据集
    优质
    本数据集专注于光伏电池片的裂纹检测，包含大量标注清晰的图像样本，旨在提升机器学习模型在识别电池片细微缺陷上的准确性和效率。 裂纹检测数据集用于光伏电池片的详细理解可以参考相关文献或资料。该数据集主要用于研究如何通过图像识别技术来发现并分析光伏电池片上的细微裂纹，从而提高太阳能板的质量控制水平和技术改进能力。
     
  • YOLO地面裂纹数据集
    优质
    简介：YOLO地面裂纹数据集是一个专为检测与识别道路表面裂缝设计的专业数据库，采用先进的YOLO算法优化模型训练，提升路面维护效率和交通安全水平。 共有4000多个数据集，已经划分好训练、验证和测试集，并且格式为YOLO格式，可以直接用于训练。
     
  • 铁轨裂纹数据集（续篇）
    优质
    本数据集为《铁轨裂纹检测》的后续研究提供支持，包含更多铁轨表面缺陷图像及标注信息，旨在优化机器学习模型以提高铁路安全。 这个数据集是自己制作的铁轨裂纹数据集，使用LabelImg软件进行标注，格式为VOC2007。数据集包含14010张图片。这是第二部分，第一部分请下载另一个压缩包，即VOC2007第一部分。
     
  • YOLO桥梁裂纹检测数据集
    优质
    YOLO桥梁裂纹检测数据集是一款专为实时检测桥梁结构中细微裂缝而设计的数据集合，采用先进的YOLO算法优化模型训练，旨在提高基础设施安全评估效率。 1. 桥梁裂缝检测数据集 2. 包含VOC格式标签和YOLO格式标签的桥梁裂缝图像数据集，分别保存在两个文件夹中，图片质量高，并使用labelimg进行精细标注，可以直接用于YOLO算法的道路、桥梁裂缝检测。 3. 数据集中共有1600多张图像。 该数据集可参考相关博客文章以了解更多信息和检测结果。
     
  • 太阳能电池图片数据集.zip
    优质
    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.
     
  • BatteryDataSet：电池数据集
    优质
    BatteryDataSet是一套全面记录了不同条件下电池性能的数据集合，旨在支持电池技术的研究与开发。 BatteryDataSet电池数据研究主要聚焦于三元锂电池，并基于NASA的加速寿命试验进行分析。根据不同的温度与放电倍率条件划分了三个实验组别，收集并记录单体电池的数据以符合中国国家标准要求。 我们进一步探讨了电动汽车在充放电过程中的行为特性，结合PSO算法选取充电阶段中固定电压区间的电压积分作为评估电池健康状态的关键指标。基于此模型，利用高斯过程回归技术建立了输入变量为温度和电压积分的电池健康状态估计方法，并通过实验数据验证该方法的有效性。 结果显示，所提出的方法适用于不同温度及放电倍率条件下的在线电池健康状态估计，其均方根误差与平均绝对误差均低于1.4%。
     
  • PFC颗粒裂纹数据输出及tecplot后处理（代码）_PFC.zip
    优质
    该压缩包包含用于PFC软件中颗粒裂纹数据分析与输出的代码，以及如何利用Tecplot进行高级可视化和后处理的教程。 PFC颗粒裂纹等数据输出及tecplot后处理（代码）_PFC；_PFC_tecplot后处理_数据输出；.zip
     
  • 优质电池数据集含945张图片
    优质
    本数据集包含945张高质量图像，专注于各类电池样本，适用于机器学习和计算机视觉研究，助力提升识别与分类准确率。 电池数据集包含945张图片，这些图片尚未进行标签处理。其中包括各种类型的电池，如手机电池等。
     
  • PFC颗粒裂纹等数据输出与tecplot后处理（代码）_PFC
    优质
    本代码用于进行PFC模拟后的数据分析，包括颗粒裂纹等信息，并支持将结果导出为Tecplot格式，便于进一步可视化和后处理。适合开展复杂材料力学性能研究。 PFC颗粒裂纹等数据输出及tecplot后处理（代码）