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J-GLOBAL ID：201802233085135293   整理番号：18A1073047

高密度RGB-T3D点雲からの太陽光発電所の自動評価【JST・京大機械翻訳】

Automatic Evaluation of Photovoltaic Power Stations from High-Density RGB-T 3D Point Clouds

著者 (5件)： Lopez-Fernandez Luis (Department of Cartographic and Land Engineering, University of Salamanca, Hornos Caleros, 50, 05003 Avila, Spain) ,  Lagueela Susana (Department of Cartographic and Land Engineering, University of Salamanca, Hornos Caleros, 50, 05003 Avila, Spain) ,  Lagueela Susana (Applied Geotechnologies Research Group, University of Vigo, Rua Maxwell s/n, Campus Lagoas-Marcosende, 36310 Vigo, Spain) ,  Fernandez Jesus (Department of Cartographic and Land Engineering, University of Salamanca, Hornos Caleros, 50, 05003 Avila, Spain) ,  Gonzalez-Aguilera Diego (Department of Cartographic and Land Engineering, University of Salamanca, Hornos Caleros, 50, 05003 Avila, Spain)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 6  ページ： 631  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： RGB(Red,Green,Blue)とサーモグラフセンサを装備した低コスト無人航空プラットフォーム(UAV)を用いて,太陽光発電所への搭載における光起電力(PV)表面と幾何学的欠陥に関する熱病理の自動検出と評価に必要なすべてのデータを取得した。RGB画像は,デジタル画像前処理,写真測量およびコンピュータビジョンアルゴリズムを通して,地理参照3Dポイントクラウドの生成のために使用される。点雲は温度測定センサにより測定された温度値とRGBデータから導出された強度値により補完され,多次元積(5D:3D幾何学プラス温度と可視スペクトル上の強度)を得る。いくつかの最先端の幾何学的および数学的技術の適切な統合に基づくセグメンテーションワークフローを,PVパネルにおける実装における熱病理学および幾何学的欠陥の検出およびサイジングのための5D製品に適用した。それは,最初に幾何学的情報,次に放射測定(RGB)情報,および最後の熱データを含む三段階セグメンテーション手順から成る。パラメータの構成は必要でない。したがって,提示された方法論は,異なるスペクトル(可視および熱赤外バンド)で得られたデータの活用の最大化を通して,PV農場の検査の自動化に貢献する。提案したワークフローの結果を,現在確立されているプロトコルに従って生成されたグランドトルースと比較し,地形調査により補完した。提案した方法論は,いかなる偽陽性を加えることなく,グランドトルースによって確立されたすべての病理学を検出することができた。エキスパート演算子による視覚検査のための全パネル表面の5%に達することができる,確立されたグランドトルースに関する損傷表面の測定における不一致は,2%の下で提案方法論によって減少する。この施設の幾何学的評価は,角度パラメータ(方位角と傾斜)に対して1度より低い地面真理に関する不一致を示し,各太陽パネルの面積に対して0.05m2より低い。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  プロトコル ,  可視スペクトル ,  方位角 ,  *三次元 ,  センサ ,  高次元 ,  *太陽 ,  幾何学 ,  パネル ,  ディジタル方式 ,  セグメンテーション ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 3D再構成 ,  UAV ,  写真測量 ,  コンピュータビジョン ,  赤外線サーモグラフィ ,  ポイントクラウド ,  光起電力 ,  太陽エネルギー ,  太陽光発電パネル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (60件)：

• Ghanbari, T.; Hoseini, S.R.K. KF-based technique for detection of anomalous condition of the PV panels. IET Gener. Transm. Distrib. 2016, 10, 3698-3706.
• Hachana, O.; Tina, G.M.; Hemsas, K.E. PV array fault DiagnosticTechnique for BIPV systems. Energy Build. 2016, 126, 263-274.
• Buerhop, C.; Pickel, T.; Dalsass, M.; Scheuerpflug, H.; Camus, C.; Brabec, C.J. aIR-PV-check: A quality inspection of PV-power plants without operation interruption. In Proceedings of the IEEE 43rd Photovoltaic Specialists Conference (PVSC), Portland, OR, USA, 5-10 June 2016; pp. 1677-1681.
• Breitenstein, O. Nondestructive local analysis of current-voltage characteristics of solar cells by lock-in thermography. Sol. Energy Mater. Sol. Cells 2011, 95, 2933-2936.
• Tsai, D.-M.; Wu, S.-C.; Li, W.-C. Defect detection of solar cells in electroluminescence images using Fourier image reconstruction. Sol. Energy Mater. Sol. Cells 2012, 99, 250-262.

タイトルに関連する用語 (4件)： RGB ,  点雲 ,  太陽光発電所 ,  自動評価