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随着全球范围内太阳能的日益普及，人们对开发有助于提高制造和持续运营效率的系统产生了浓厚的兴趣。由于各种现实条件和流程，太阳能电池板在制造和运营过程中会出现故障。这项工作的目标是建立一个端到端故障检测系统，以根据太阳能电池板的电致发光 (EL) 成像来检测和定位太阳能电池板中的故障。如今，大多数故障检测都是通过手动检查 EL 图像进行的。为此，我们建议设计和实施一个端到端系统，该系统首先将太阳能电池板分成单个太阳能电池，然后将这些电池图像通过分类 + 检测管道，以识别故障类型并定位电池内的故障。我们提出了一种混合架构，其中包含多个 CNN 模型架构的集合，用于分类和检测。该集合能够服务于单晶和多晶太阳能电池板。所提出的系统有助于显著提高太阳能电池板的效率并降低保修和维修成本。我们使用开放的 EL 图像数据集展示了所提系统的性能，其电池级故障预测准确率达到 95%，召回率也很高。所提算法适用，并可扩展到使用 RGB、EL 或热成像技术的其他太阳能应用。
太阳能光伏电致发光图像中的人工智能辅助电池级故障检测和定位
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