論文の概要: Identification of Surface Defects on Solar PV Panels and Wind Turbine
Blades using Attention based Deep Learning Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15374v1
- Date: Wed, 23 Nov 2022 04:02:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 14:07:47.106641
- Title: Identification of Surface Defects on Solar PV Panels and Wind Turbine
Blades using Attention based Deep Learning Model
- Title（参考訳）: 意図に基づく深層学習モデルによる太陽電池パネルと風車ブレードの表面欠陥の同定
- Authors: Divyanshi Dwivedi, K. Victor Sam Moses Babu, Pradeep Kumar Yemula,
Pratyush Chakraborty, Mayukha Pal
- Abstract要約: 本稿では, 撮像画像を分析し, 損傷を識別する深層学習に基づく画像検査モデルを提案する。
コンピュータビジョンにおける最新のディープラーニングモデルであるビジョントランスフォーマー(ViT)を用いて、ソーラーパネルや風力タービンブレードの損傷を検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: According to Global Electricity Review 2022, electricity generation from
renewable energy sources has increased by 20% worldwide primarily due to more
installation of large green power plants. Monitoring the renewable energy
assets in those large power plants is still challenging as the assets are
highly impacted by several environmental factors, resulting in issues like less
power generation, malfunctioning, and degradation of asset life. Therefore,
detecting the surface defects on the renewable energy assets would facilitate
the process to maintain the safety and efficiency of the green power plants. An
innovative detection framework is proposed to achieve an economical renewable
energy asset surface monitoring system. First capture the asset's
high-resolution images on a regular basis and inspect them to detect the
damages. For inspection this paper presents a unified deep learning-based image
inspection model which analyzes the captured images to identify the surface or
structural damages on the various renewable energy assets in large power
plants. We use the Vision Transformer (ViT), the latest developed deep-learning
model in computer vision, to detect the damages on solar panels and wind
turbine blades and classify the type of defect to suggest the preventive
measures. With the ViT model, we have achieved above 97% accuracy for both the
assets, which outperforms the benchmark classification models for the input
images of varied modalities taken from publicly available sources.
- Abstract（参考訳）: 2022年のGlobal Electricity Reviewによると、再生可能エネルギー源からの発電は、主に大規模なグリーン発電所の設置により、世界中で20%増加した。
これらの大規模発電所における再生可能エネルギー資産のモニタリングは、いくつかの環境要因の影響を受け、発電の減少、故障、資産生活の劣化といった問題を引き起こすため、依然として困難である。
したがって、再生可能エネルギー資産の表面欠陥の検出は、グリーン発電所の安全性と効率を維持するプロセスを促進する。
再生可能エネルギー資産表層モニタリングシステムを実現するために, 革新的な検出手法を提案する。
まず、資産の高解像度画像を定期的に撮影し、損傷を検出するために検査する。
本稿では,大規模発電所における各種再生可能エネルギー資産の表面や構造的損傷を特定するために,撮像画像を分析した統合型深層学習画像検査モデルを提案する。
我々は,最新のコンピュータビジョンにおけるディープラーニングモデルである vision transformer (vit) を用いて,ソーラーパネルや風車ブレードの損傷を検知し,欠陥の種類を分類して予防対策を提案する。
ViTモデルでは,両資産の97%以上の精度を達成し,公開資料から得られる様々なモダリティの入力画像のベンチマーク分類モデルよりも優れていた。
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