太阳能电池板缺陷识别数据集，使用yolo，coco json，pasical voc xml格式标注，可识别旁路二极管,电池故障,热点,2234张原始图片

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以下是该项目的一些用例：

1. 太阳能发电厂监控：该模型可用于自动化检查和识别大型太阳能发电场太阳能电池板的潜在缺陷的过程，有助于维持太阳能发电厂的最佳功能。
2. 住宅太阳能装置的预防性维护：该模型可用于定期检查并标记住宅太阳能电池板设置中的任何故障，最终帮助房主保持其能源效率。
3. 太阳能电池板制造质量控制：太阳能电池板制造商可以在质量控制过程中应用此模型，以便在电池板发送给客户之前识别其中的任何故障。
4. 太阳能电池板检查服务：专门从事太阳能电池板安装和检查的公司可以使用该技术更高效地开展服务，使流程更快、更具成本效益。
5. 培训工具：该模型还可作为教学辅助工具，培训专业人员和学生识别太阳能电池板的缺陷，在工程、制造和能源管理等领域很有用。

2234总图像数 

数据集分割

训练组85％        1899图片

有效集10％          222图片

测试集5％            113图片

预处理

自动定向： 已应用

调整大小： 拉伸至 416x416

增强

未应用任何增强。

电池故障

 

旁路二极管

热点