画像分類とセグメンテーションを用いた熱画像によるPVシステムの不具合検出手法の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-008

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Development of Fault Detection Method for Photovoltaic Systems Using Thermal Images by Image Classification and Image Segmentation

著者名: 藤井晃平（東京理科大学）,植田譲（東京理科大学）

著者名(英語): Kohei Fujii (Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda (Tokyo University of Science)

キーワード: 太陽光発電システム|赤外線サーモグラフィー|畳み込みニューラルネットワーク|セマンティックセグメンテーション|photovoltaic system|infrared thermography|convolutional neural network|semantic segmentation

要約(日本語): PVシステムの不具合検出手法の1つに赤外線熱画像による温度測定がある。これは、セルのクラックや部分陰によってモジュールの一部が発熱する現象であるホットスポットなどの不具合を発見するものである。近年では、ドローンを用いて熱画像を大量に取得することも可能となった。しかし、取得した熱画像を目視評価するには、多くの時間を要し、不具合を見落とす可能性がある。本研究では、畳み込みニューラルネットワークによる画像分類と画像セグメンテーションを用い、ドローンによって空撮されたPVシステムの熱画像からホットスポット、サブス

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 483 Kバイト