检索结果-南通市图书馆

作者：寇嘉程西安理工大学

学位级别：硕士

目前,随着人类社会的快速发展,多年来以传统能源为主的不可再生能源结构使得能源短缺问题愈发严重。太阳能作为新型可再生能源,因具有便捷、高效、无污染等优势,已成为世界各地普遍关注的对象。晶体硅片作为太阳能发电行业最重要的原材... 详细信息

目前,随着人类社会的快速发展,多年来以传统能源为主的不可再生能源结构使得能源短缺问题愈发严重。太阳能作为新型可再生能源,因具有便捷、高效、无污染等优势,已成为世界各地普遍关注的对象。晶体硅片作为太阳能发电行业最重要的原材料,对它的合理利用显得尤为重要。本文利用卷积神经网络对晶体硅片分类及太阳能单晶硅片隐裂检测问题进行了深入研究。主要研究内容如下:1.为了更好的利用晶体硅片资源,实现对晶体硅片进行准确高效分类,提出了一种改进的ResNet34网络,且用于对晶体硅片高清图像进行分类。通过拍摄晶体硅片高清图像来建立自有数据集后,对其进行离线扩充来有效扩大数据集;然后基于ResNet34网络建立分类模型,并采用自适应矩估计权重衰减优化算法来提高ResNet34网络的泛化能力,同时将注意力机制的方法融入到ResNet34网络中增强模型的特征提取能力。实验结果发现,利用所提改进的ResNet34卷积神经网络进行分类的准确率可达99.91%,实现了对晶体硅片的精确分类,验证了所提分类方法是可行的。2.为了提高单晶硅片在太阳能发电产业中的利用率,提出了一种改进的YOLOv3检测算法,用于解决太阳能单晶硅片的隐裂检测问题。首先,对太阳能单晶硅片隐裂数据集采取多种几何变换进行数据的离线扩充,并通过Mosaic方法实现数据在线增强来丰富数据的多样性。其次,采取SiLu激活函数来降低模型陷入过拟合的风险,使用EIoU边界框回归损失函数来提高模型的收敛速度以及对目标框的定位能力,结合PAN特征金字塔网络来加强对小目标物体的检测效果。最后,通过仿真实验,验证了利用所提方法来检测太阳能单晶硅片隐裂问题是有效的。

关键词：晶体硅片分类缺陷检测卷积神经网络注意力机制

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太阳电池用晶体硅片及其技术标准发展现状

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电源技术 2016年第4期40卷 924-926页

作者：郑璐何凤琴钱俊邓薇黄河水电光伏产业技术有限公司陕西西安710000

介绍了目前太阳电池用晶体硅片及其技术标准的发展现状,分析了单多晶硅片的现状及发展趋势,分别介绍了单晶硅片向N型硅片、薄片化及大尺寸发展,以及多晶硅片向高效多晶方向迈进的趋势;梳理了单多晶硅片技术标准的现状与发展趋势,分析了... 详细信息

介绍了目前太阳电池用晶体硅片及其技术标准的发展现状,分析了单多晶硅片的现状及发展趋势,分别介绍了单晶硅片向N型硅片、薄片化及大尺寸发展,以及多晶硅片向高效多晶方向迈进的趋势;梳理了单多晶硅片技术标准的现状与发展趋势,分析了单多晶硅片技术标准中存在的技术要求落后、参数设定包容性差,适用性偏低等诸多问题,对了解太阳能用单多晶硅片业内情况及单多晶硅片相应标准的制定都有重要的指导意义。

关键词：太阳电池晶体硅片技术标准

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晶体硅片切割厚度控制工艺方法研究

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冶金与材料 2017年第5期37卷 9-10页

作者：李建敏江西赛维LDK太阳能高科技有限公司江西新余338004

随着全球的能源危机的愈演愈烈,能源危机也随之变得更为突出明显。太阳能作为当今全球的一种最为清洁的能源,将太阳能转换成电能,从根本上缓解了能源危机的问题[1]。因此太阳能电池无疑成了最有潜力的新型能源,太阳能电池的研发和生产... 详细信息

随着全球的能源危机的愈演愈烈,能源危机也随之变得更为突出明显。太阳能作为当今全球的一种最为清洁的能源,将太阳能转换成电能,从根本上缓解了能源危机的问题[1]。因此太阳能电池无疑成了最有潜力的新型能源,太阳能电池的研发和生产自然受全球瞩目。太阳能电池中,绝大多数的太阳能电池都以硅作为基底的。目前全球各国都在加大力度推进太阳能电池的使用,太阳能电池的产量和质量是现有能源转化研究领域的热门[1]。本文结合具体的生产情况,研究了不同的生产工艺条件对晶体硅片切割厚度的影响,改善了某企业太阳能硅片厚度偏薄的问题[2]。

关键词：晶体硅片切厚度合格率导轮槽距波形线波高小粒径砂直径

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融合注意力机制的残差网络晶体硅片分类方法

引用

数学的实践与认识 2023年第5期53卷 122-132页

作者：徐小平寇嘉程苏李君刘广钧西安理工大学理学院陕西西安710054

为了更好地利用晶体硅片资源,实现对晶体硅片准确高效的分类,提出了一种改进的ResNet34卷积神经网络,且用于对晶体硅片高清图像进行分类.通过拍摄晶体硅片高清图像建立自有数据集,并对其进行离线扩充来有效扩大数据集.基于ResNet34网络... 详细信息

为了更好地利用晶体硅片资源,实现对晶体硅片准确高效的分类,提出了一种改进的ResNet34卷积神经网络,且用于对晶体硅片高清图像进行分类.通过拍摄晶体硅片高清图像建立自有数据集,并对其进行离线扩充来有效扩大数据集.基于ResNet34网络建立分类模型,采取自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)来提高ResNet34网络的泛化能力,同时将注意力机制的方法融入到ResNet34网络中增强模型的特征提取能力,之后将改进的模型载入到晶体硅片数据集上训练,实验结果发现,所提W-ResNet34+SC-SEAM分类模型的准确率可达99.91%,比在仅利用ResNet34模型分类结果上提高了2.68%的准确率,实现了对晶体硅片的精确分类,证明了所提分类方法是可行的.

关键词：晶体硅片分类注意力机制卷积神经网络 AdamW优化器

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