Đánh giá chất lượng pin năng lượng mặt trời bằng mạng học sâu dựa trên ảnh điện phát quang

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thành Tân Cao, Văn Tính Lâm, Trọng Hiếu Lưu, Chí Ngôn Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ (Đại học Đà Nẵng), 2022

Mô tả vật lý: 45295

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 442032

Nghiên cứu trình bày một phương pháp đánh giá chất lượng pin năng lượng mặt trời bằng mạng học sâu AlexNet dựa trên kỹ thuật xử lý ảnh. Ảnh sử dụng cho mạng học sâu là dạng ảnh điện phát quang, chỉ có thể chụp được từ máy ảnh hồng ngoại. Để thu được ảnh điện phát quang, một phòng tối được xây dựng để thu thập dữ liệu. Tấm pin được cấp nguồn điện một chiều và máy ảnh hồng ngoại được bố trí vuông góc với tấm pin. Tập dữ liệu này được chia thành ba nhóm với tỉ lệ hư hỏng khác nhau và được huấn luyện thông qua mạng học sâu AlexNet. Nghiên cứu cũng đề xuất một giải pháp đánh giá phần trăm hư hỏng của các tấm pin. Kết quả huấn luyện và phân loại của giải pháp cho thấy, có thể đánh giá chất lượng tấm pin với độ chính xác hơn 90%.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH