zae-bayern/elpv-dataset

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

What it solves

此项目提供一个基准数据集，用于视觉识别有缺陷的太阳能电池。它解决了需要标准化数据以训练和评估能够自动检测降低光伏模块功率效率的内在或外在缺陷的模型的需求。

How it works

该仓库提供一个 Python 包，允许用户轻松加载 2,624 张 300×300 像素的灰度太阳能电池图像。这些图像来自 44 块不同太阳能模块的高分辨率电致发光影像。图像已对尺寸和视角进行归一化，并去除了相机镜头畸变。

Who it’s for

从事太阳能质量控制与缺陷检测的计算机视觉和机器学习模型的研究人员与开发者。

Highlights

  • 2,624 张功能性和缺陷太阳能电池的标注样本。
  • 图像已归一化尺寸和视角，且去除镜头畸变。
  • 每张图像都标注了缺陷概率（0 到 1）和太阳能模块类型（单晶或多晶）。
  • 可通过 pip 简单安装，并提供简易 API 加载数据集。