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J-GLOBAL ID：202102232175274396   整理番号：21A1414899

光起電力素子欠陥検出におけるYOLOアルゴリズムの応用と解析【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Zhou Quanmin (国家電投集団江西電力有限分公司高新清潔能源分公司,江西 南昌 330077) ,  Du Yujie (国家電投集団江西電力有限分公司高新清潔能源分公司,江西 南昌 330077) ,  Ye Zhengdeng (国家電投集団江西電力有限分公司高新清潔能源分公司,江西 南昌 330077) ,  Zhan Taiyan (国家電投集団江西電力有限分公司高新清潔能源分公司,江西 南昌 330077)
資料名： Xinxing Gongyehua  (Xinxing Gongyehua)
巻： 11  号： 1  ページ： 107-108,123  発行年： 2021年 
JST資料番号： C3485A  ISSN： 2095-6649  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 新エネルギー産業における露天集中型光起電力発電所に対して、光起電モジュール欠陥の日常検出と分析において、深さ学習に基づく一段階目標検出アルゴリズムYOLOシリーズ主流アルゴリズムを導入した。DarkNetフレームワークに基づいて,光起電モジュールの欠陥検出における各アルゴリズムの応用と分析を,モデルの移動訓練,モデル検証,および光起電力モジュールの欠陥検出を含めて行った。本論文では、主に光起電モジュールに遍在する欠陥(スポット、マルチスポット、スポット、空荷重)に対して、Darknetフレームに基づき、それぞれYOLOv2、YOLOv3とYOLOv4を用いて、ネットワークモデルの微調整、訓練、検証と分析を行った。最後に,光起電モジュール欠陥検出における最適アルゴリズムモデルを,実際のプロジェクトにおけるAIの着地に適用した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *光起電力 ,  発電所 ,  最適化手法 ,  *故障検出 ,  *光起電素子
準シソーラス用語： モデル検証 ,  ネットワークモデル ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 光通信方式・機器  (ND10000B) ,  光伝導,光起電力  (BM03050J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 光起電力素子 ,  欠陥検出 ,  アルゴリズム ,  応用 ,  解析