zae-bayern/elpv-dataset

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

What it solves

이 프로젝트는 결함이 있는 태양전지를 시각적으로 식별하기 위한 벤치마크 데이터셋을 제공합니다. 광전 모듈의 전력 효율을 감소시키는 내재적 또는 외재적 결함을 자동으로 감지할 수 있는 모델을 학습·평가하기 위한 표준화된 데이터의 필요성을 해결합니다.

How it works

이 저장소는 Python 패키지를 제공하여 사용자가 2,624개의 300×300 픽셀 그레이스케일 이미지 컬렉션을 쉽게 로드할 수 있게 합니다. 이 이미지들은 44개의 서로 다른 태양 모듈에서 추출한 고해상도 전기발광 이미지입니다. 이미지들은 크기와 시점이 정규화되었으며 카메라 렌즈 왜곡이 제거되었습니다.

Who it’s for

태양 에너지 품질 관리 및 결함 탐지를 위한 컴퓨터 비전·머신러닝 모델을 연구·개발하는 연구원 및 개발자를 위한 것입니다.

Highlights

기능성 및 결함이 있는 태양전지 2,624개의 주석 샘플.
이미지가 크기와 시점에 맞게 정규화되고 렌즈 왜곡이 제거되었습니다.
각 이미지에는 결함 확률(0~1)과 태양 모듈 유형(단결정 또는 다결정)이 주석으로 달려 있습니다.
pip 로 간편히 설치 가능하며, 데이터셋 로드를 위한 간단한 API를 제공합니다.