zae-bayern/elpv-dataset

A dataset of functional and defective solar cells extracted from EL images of solar modules

What it solves

このプロジェクトは、欠陥のある太陽電池を視覚的に識別するためのベンチマークデータセットを提供します。光伏モジュールの電力効率を低下させる内在的または外在的な欠陥を自動検出できるモデルを訓練・評価するための標準化されたデータの必要性に応えます。

How it works

リポジトリは Python パッケージを提供し、ユーザーは 2,624 枚の 300×300 ピクセルのグレースケール画像コレクションを簡単にロードできます。これらの画像は 44 種類の太陽電池モジュールから取得した高解像度電気発光画像です。画像はサイズと視点が正規化され、レンズ歪みが除去されています。

Who it’s for

太陽エネルギーの品質管理と欠陥検出のためのコンピュータビジョン・機械学習モデルを開発する研究者や開発者向けです。

Highlights

  • 機能性および欠陥のある太陽電池 2,624 サンプルの注釈付きデータ。
  • 画像はサイズと視点が正規化され、レンズ歪みが除去されています。
  • 各画像には欠陥確率（0〜1）と太陽モジュールタイプ（単結晶または多結晶）が注釈されています。
  • pip で簡単にインストールでき、データセットをロードするシンプルな API を提供。