지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,093 - 1,098 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0090
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
The efficiency of solar panel power production is greatly influenced by the state of the panel. Therefore, it can be said that it is an important factor to check whether a solar cell is damaged in managing solar power. Existing solar cell damage detection technology detects whether the solar cell is damaged by an electroluminescence phenomenon or by checking the degree of scattering by shining a laser. In this study, we attempt to detect the damage of the solar cell by using the deep learning method and taking the surface image of the solar cell without additional measuring device. When using the existing electroluminescence phenomenon, a separate device must be configured to check for damage, and there is a disadvantage in that the use of the connected cell must be stopped to confirm a part. The method of checking the degree of scattering by illuminating the laser has a disadvantage that many areas cannot be seen at once. To improve this, this paper presents a detection method based on deep learning. We present an algorithm that is based on CNN (Convolutional Neural Network). Experimental results according to model size and data augmentation are given to show the feasibility of proposed method.
목차
Abstract
I. 서론
II. 학습 데이터 준비
III. 태양전지 파손 검출을 위한 모델 구성
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
M. Abdelhamid, R. Singh, and M. Omar, “Review of microcrack detection techniques for silicon solar cells,” IEEE Journal of Photovoltaics, vol. 4, no. 1, pp. 514-524, 2014.
B. Du, R. Yang, Y. He, F. Wang, and S. Huang, “Nondestructive inspection, testing and evaluation for Si-based, thin film and multi-junction solar cells: an overview,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 78, pp. 1117-1151, 2017.
D. M. Tasi, S. C. Wu, and W. C. Li, “Defect detection of solar cells in electroluminescence images using Fourier image reconstruction,” Solar Energy Materials & Solar Cells, vol. 99, pp. 250-262, 2012.
D. M. Tasi, S. C. Wu, and W. Y. Chiu, “Defect detection in solar modules using ICA basis images,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 9, no. 1, pp. 122-131, 2013.
S. Z. Huang and Y. C. Pan, “Automated visual inspection in the semiconductor industry: a survey,” Computers in Industry, vol. 66, pp. 1-10, 2015.
B. Du, R. Yang, Y. He, F. Wang, and S. Huang, “Nondestructive inspection, testing and evaluation for Si-based, thin film and multi-junction solar cells: an overview,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 78, pp. 1117-1151, 2017.
D. M. Tasi, S. C. Wu, and W. C. Li, “Defect detection of solar cells in electroluminescence images using Fourier image reconstruction,” Solar Energy Materials & Solar Cells, vol. 99, pp. 250-262, 2012.
D. M. Tasi, S. C. Wu, and W. Y. Chiu, “Defect detection in solar modules using ICA basis images,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 9, no. 1, pp. 122-131, 2013.
S. Z. Huang and Y. C. Pan, “Automated visual inspection in the semiconductor industry: a survey,” Computers in Industry, vol. 66, pp. 1-10, 2015.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
표면 결함 분류를 위한 적정 규모의 딥러닝 모델
전기학회논문지
2020 .12
-
블레이드의 표면 결함 검출을 위한 Faster R-CNN 딥러닝 모델 구축
한국구조물진단유지관리공학회 논문집
2019 .01
-
전이학습을 이용한 비전기반 결함 탐지 알고리즘 개발
한국CDE학회 논문집
2020 .09
-
표면 결함 검출을 위한 CNN 구조의 비교
전기학회논문지
2017 .07
-
딥러닝 기술을 이용한 트러스 구조물의 손상 탐지
한국공간구조학회지
2019 .01
-
CNN을 이용한 세포영상 자동분류 알고리즘에 관한 연구
전기학회논문지
2021 .01
-
CNN-based damage identification method of tied-arch bridge using spatial-spectral information
Smart Structures and Systems, An International Journal
2019 .01
-
Damage localization and quantification of a truss bridge using PCA and convolutional neural network
Smart Structures and Systems, An International Journal
2022 .12
-
금속 표면의 결함 검출을 위한 영역 기반 CNN 기법 비교
전기학회논문지
2018 .07
-
두 개의 이종 CNN 융합을 이용한 차선 검출
제어로봇시스템학회 논문지
2019 .09
-
Damage detection in structures using modal curvatures gapped smoothing method and deep learning
Structural Engineering and Mechanics, An Int＇l Journal
2021 .01
-
작은 물체 검출을 위한 딥러닝 네트워크 구조
한국자동차공학회 춘계학술대회
2021 .06
-
An Empirical Investigation of Deep Learning Models for Defect Classification in Solar Cells Electroluminescence
한국정보과학회 학술발표논문집
2023 .06
-
R-CNN을 이용한 사람 검출
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2016 .04
-
CNN을 이용한 인서트의 결함 검출
대한전자공학회 학술대회
2016 .06
-
CNN을 사용한 차선검출 시스템
대한임베디드공학회논문지
2016 .01
-
회전플랫폼을 이용한 AI CNN 기반의 조속기 불량 검출 시스템 개발
제어로봇시스템학회 논문지
2024 .10
-
Automated Fall Detection on Smart Factory based on Deep Learning Approach
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .06
-
A Deep Learning Model for Damage Detection using Acoustic Emission Sensors
대한토목학회 학술대회
2022 .10
-
Malaria Detection Using Convolutional Neural Network
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2023 .10
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
액티브 러닝을 활용한 반도체 웨이퍼 신규 불량 패턴 검출
황성진
,
백인성
,
김성범
대한산업공학회지
2022
.04
딥러닝 기반 도로위험객체 자동 인식 및 분류에 관한 연구
양인철
,
전우훈
,
이조영
디지털콘텐츠학회논문지
2021
.08
객체인식 기술을 활용한 시각장애 보조 사물탐지 및 음성안내 시스템 구현
이상현
,
강문식
전자공학회논문지
2018
.11
다양한 CNN모델을 사용한 컬러 콘택트렌즈 불량 검출
김기남
,
김성훈
,
주인
외 1명
한국콘텐츠학회논문지
2022
.12
학습 기반 영상처리 분석을 통한 적재불량 차량 단속 시스템 개발
신동민
,
양영의
,
백승룡
외 1명
한국산학기술학회 논문지
2021
.11
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-003-000053088