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J-GLOBAL ID：202002233469726780   整理番号：20A2770184

転移学習による多結晶太陽電池の微小亀裂検出【JST・京大機械翻訳】

Micro-cracks Detection of Polycrystalline Solar Cells with Transfer Learning

著者 (4件)： Zhang Nawei (School of Automation, Southeast University, Nan Jing, Jiang Su, 210096, China) ,  Shan Shuo (School of Automation, Southeast University, Nan Jing, Jiang Su, 210096, China) ,  Wei Haikun (School of Automation, Southeast University, Nan Jing, Jiang Su, 210096, China) ,  Zhang Kanjian (School of Automation, Southeast University, Nan Jing, Jiang Su, 210096, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1651  号： 1  ページ： 012118 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽電池(PV)システムが電力システムで普遍的に利用されるので,太陽電池の欠点,PVシステムのコア部品は,その広い応用と発電効率とシステム安定性への直接影響のため,低コストで高効率の方法で検出される必要がある。本研究の主目的は,画像レベルラベル付きモノ画像とラベルなしポリ画像による多結晶セルの欠陥検出における移動学習を適用することである。実験は,移動可能な特徴を学習するために,ソースドメインとターゲットドメインとResnet-50バックボーン間の距離を表すためにMK-MMDに基づくDANモデルで行った。3つのコントラスト方法を設計してDANと比較した。MK-MMDとResnet-50に基づくDANモデルは,単結晶タスクから多結晶タスクへの移動に関して有望な性能を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  *太陽電池 ,  単結晶 ,  *学習 ,  電力系統 ,  故障検出 ,  *多結晶 ,  *微小亀裂
準シソーラス用語： 高効率 ,  発電効率 ,  太陽光発電システム ,  *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 転移学習 ,  多結晶 ,  太陽電池 ,  微小 ,  亀裂検出