公开(公告)号：CN119273692A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411805885.2

申请日：2024-12-10

Applicant: 夏尔特拉(上海)新能源科技有限公司 ,  东南大学

Inventor： 丁盛 ,  陈从颜

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了基于机器视觉和深度学习的光伏组件EL缺陷检测系统，属于光伏组件技术领域，包括图像采集模块、图像处理模块、模型训练模块、测试优化模块、缺陷检测模块及数据管理模块。本发明解决了现有的光伏组件EL缺陷检测不能对光伏组件EL缺陷进行较好地定位和分类，不能有效识别各种类型的光伏组件EL缺陷，使得检测准确性低，且不能快速处理大量的光伏组件EL缺陷图像，使得检测时间长，缺陷检测效率低的问题，本发明可对光伏组件EL缺陷进行较好地定位和分类，能有效识别各种类型的光伏组件EL缺陷，使得检测准确性高，且能快速处理大量的光伏组件EL缺陷图像，使得检测时间短，可提升缺陷检测效率。

公开(公告)号：CN111428190B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010333037.1

申请日：2020-04-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐伟杰 ,  丁盛 ,  纪宇凡 ,  郭彤 ,  孙士博 ,  詹翼菲 ,  孙嘉良 ,  陈梦晖

IPC: G06F17/15 ,  G01M7/02

Abstract: 本发明公开了一种基于频域评价指标的实时混合模拟自适应补偿方法，通过频域评价指标计算得到的时滞和幅值对实时混合模拟实验中的作动器动力特性进行补偿，使实验中测量位移与计算位移一致。本发明结合频域评价指标、逆补偿方法和数据加窗技术，在实时混合模拟实验过程中同时补偿时滞和幅值误差，从而保证实验结果的准确性。

公开(公告)号：CN119273692B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411805885.2

申请日：2024-12-10

Applicant: 夏尔特拉(上海)新能源科技有限公司 ,  东南大学

Inventor： 丁盛 ,  陈从颜

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了基于机器视觉和深度学习的光伏组件EL缺陷检测系统，属于光伏组件技术领域，包括图像采集模块、图像处理模块、模型训练模块、测试优化模块、缺陷检测模块及数据管理模块。本发明解决了现有的光伏组件EL缺陷检测不能对光伏组件EL缺陷进行较好地定位和分类，不能有效识别各种类型的光伏组件EL缺陷，使得检测准确性低，且不能快速处理大量的光伏组件EL缺陷图像，使得检测时间长，缺陷检测效率低的问题，本发明可对光伏组件EL缺陷进行较好地定位和分类，能有效识别各种类型的光伏组件EL缺陷，使得检测准确性高，且能快速处理大量的光伏组件EL缺陷图像，使得检测时间短，可提升缺陷检测效率。

公开(公告)号：CN111428190A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010333037.1

申请日：2020-04-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐伟杰 ,  丁盛 ,  纪宇凡 ,  郭彤 ,  孙士博 ,  詹翼菲 ,  孙嘉良 ,  陈梦晖

IPC: G06F17/15 ,  G01M7/02

Abstract: 本发明公开了一种基于频域评价指标的实时混合模拟自适应补偿方法，通过频域评价指标计算得到的时滞和幅值对实时混合模拟实验中的作动器动力特性进行补偿，使实验中测量位移与计算位移一致。本发明结合频域评价指标、逆补偿方法和数据加窗技术，在实时混合模拟实验过程中同时补偿时滞和幅值误差，从而保证实验结果的准确性。