ELPV-Dataset终极指南：快速掌握太阳能电池缺陷识别数据集

ELPV-Dataset终极指南：快速掌握太阳能电池缺陷识别数据集

【免费下载链接】elpv-datasetA dataset of functional and defective solar cells extracted from EL images of solar modules项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elpv-dataset

ELPV-Dataset是一个专门用于太阳能电池缺陷识别的专业数据集，包含2624张标准化电致发光图像，涵盖单晶和多晶两种类型的太阳能电池，每张图像都经过专家标注缺陷概率和电池类型，是训练机器学习视觉识别模型的理想选择。

🌟 数据集核心亮点

图像数据质量卓越

• 规模庞大：2624张高分辨率电致发光图像
• 标准化处理：所有图像经过尺寸归一化、透视校正和镜头畸变消除
• 专业来源：从44个真实光伏模块中精心提取

专业标注体系

每张图像都包含双重专业标注：

• 缺陷概率标注：0-1之间的浮点数值，1表示确定存在缺陷
• 电池类型标识：清晰标注为单晶（mono）或多晶（poly）
• 标注权威性：由光伏领域专家基于电致发光检测技术进行人工标注

🚀 快速入门指南

简单安装步骤

pip install elpv-dataset

高效数据加载

from elpv_dataset.utils import load_dataset images, proba, types = load_dataset()

🔧 实际应用场景

光伏电站智能运维

开发自动化缺陷检测系统，提升光伏电站的维护效率和运行可靠性。

生产质量监控

集成到太阳能电池生产线，实现实时质量筛选和工艺优化。

学术算法验证

测试新型计算机视觉算法在工业检测中的性能表现。

📊 数据集技术规格

图像特性

• 分辨率：300×300像素
• 格式：8位灰度图像
• 处理标准：统一的尺寸和透视归一化

缺陷类型覆盖

• 内在缺陷：材料特性导致的问题
• 外在损伤：制造安装过程中的缺陷
• 缺陷程度：涵盖不同程度的性能退化

📁 项目结构概览

核心目录组织

src/elpv_dataset/ ├── data/ │ ├── images/ # 所有太阳能电池图像 │ └── labels.csv # 图像标注文件 ├── __init__.py # 包初始化文件 └── utils.py # 数据加载工具函数

数据存储路径

• 图像数据：src/elpv_dataset/data/images/
• 标注文件：src/elpv_dataset/data/labels.csv

📝 学术引用规范

如果在研究中使用该数据集，请按照以下格式引用：

@InProceedings{Buerhop2018, author = {Buerhop-Lutz, Claudia and Deitsch, Sergiu and Maier, Andreas and Gallwitz, Florian and Berger, Stephan and Doll, Bernd and Hauch, Jens and Camus, Christian and Brabec, Christoph J.}, title = {A Benchmark for Visual Identification of Defective Solar Cells in Electroluminescence Imagery}, booktitle = {European PV Solar Energy Conference and Exhibition (EU PVSEC)}, year = {2018}, doi = {10.4229/35thEUPVSEC20182018-5CV.3.15}, }

💾 数据获取方式

完整仓库克隆

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elpv-dataset

ELPV-Dataset为光伏行业从业者和机器学习研究者提供了高质量的标注数据和便捷的使用体验，通过本数据集可以快速构建太阳能电池缺陷检测模型，推动光伏产业的智能化发展。

【免费下载链接】elpv-datasetA dataset of functional and defective solar cells extracted from EL images of solar modules项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elpv-dataset