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141.
142.
太阳能电池片缺陷检测是太阳能电池板可靠运行的重要保证。基于计算机视觉技术的机器学习类缺陷检测方法存在诸如需要人工特征选择、训练参数过多以及某些缺陷类型检测效果差等问题。提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的太阳能电池片缺陷检测方法。该方法以区分缺陷类别为检测目标,以太阳能电池片图像作为输入,构建一个包含3个卷积层、1个池化层、1个全连接层和1个输出层的深度网络。在训练网络参数的过程中,提出了参数个数优化策略,参数调整算法以及应对过拟合问题的措施。在数据集上的实验结果表明,DCNN方法对太阳能电池片的缺陷检测准确率可以达到97%以上,F值可达0.690。该方法在各个缺陷类别的检测准确率均要高于现有方法,其即时检测速度能够满足现实生产要求。 相似文献
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十四五期间是“碳达峰”的关键期、窗口期。“双碳”既与经济调节、技术改进、政策引导有关,也与观念更新、文化发展有关。如何正确认识和把握“双碳”目标,是当下全社会共同关注的焦点问题。文章从“双碳”提出、国内外“双碳”现状、挑战机遇以及政策设计布局和可能或已经出现的误区等方面进行了全面的阐述介绍,全景展示了“双碳”目标下国内政府、金融机构、企业等所面临挑战、机遇和举措,提出新兴产业先天具有低碳化的优势,在技术路线的选择上没有传统高碳产业的历史包袱,能以较低成本走上低碳甚至零碳的发展方向,围绕零碳技术作出的全局性、系统性调整,同时认为光有传统技术还不够,还需要突破性、变革性技术,需要调整能源结构,并结合论述提出针对市场主体的建议和措施。 相似文献
144.
成型压力与分散相含量对复合材料力学性能影响较大,为了研究二者对聚合物基复合材料力学性能的协同影响机理,采用熔融沉积法制备了具有多层封装结构的聚乳酸/热塑性聚氨酯弹性体/埃洛石纳米管(PLA/TPU/HNTs)复合材料试样;然后,利用差示扫描量热仪(DSC)表征了材料的热物理性能,设置热压温度为215℃,利用真空压膜机在不同压力下热压成型;对制备的复合材料进行拉伸和冲击韧性测试,并利用偏光显微镜(POM)观察其断面形貌。结果表明,复合材料在分层断裂的过程中,其应力应变曲线呈现特殊的双峰结构。TPU含量和压力对PLA基复合材料力学性能具有分段影响效果,1.11 MPa压力下,材料的韧性及塑性均随着TPU含量的增加而逐渐提升,力学强度下降;而在2.22 MPa压力下,TPU含量对复合材料的性能影响不显著。 相似文献
145.