研究目的
利用基于生成对抗网络的数据增强方法，提高电致发光图像中缺陷光伏组件电池的分类性能。
研究成果
所提出的AC-PG GAN模型有效扩充了电致发光图像数据集，从而提高了光伏组件缺陷电池的分类准确率。分类准确率的最大提升幅度可达14%。
研究不足
GAN网络的训练极不稳定且可能成本高昂。生成样本的质量可能参差不齐，该方法需要仔细调整以确保有效性。
基于生成对抗网络的数据增强方法，用于提升电致发光图像中光伏组件缺陷电池分类的卷积神经网络性能
DOI：10.1088/1755-1315/354/1/012106
期刊：IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
电致发光（EL）成像是检测光伏（PV）组件的一种有效方法。与人工分析相比，使用卷积神经网络（CNN）进行分类更为便捷，但需要一定数量的标注训练样本，而这些样本不易获取。本文提出一种利用生成对抗网络（GAN）扩充现有EL图像数据集的方法，并为此设计了一个名为AC-PG GAN的模型。通过选用三种CNN模型验证该GAN模型的有效性，在经过调整后，使用扩充数据集的分类准确率得到了提升，最高提升幅度达14%。
作者：
Z Luo，S Y Cheng，Q Y Zheng
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