論文の概要: Machine learning approaches for automatic defect detection in photovoltaic systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16069v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 13:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:46:35.956152
• Title: Machine learning approaches for automatic defect detection in photovoltaic systems
• Title（参考訳）: 太陽光発電システムにおける自動欠陥検出のための機械学習手法
• Authors: Swayam Rajat Mohanty, Moin Uddin Maruf, Vaibhav Singh, Zeeshan Ahmad,
• Abstract要約: 太陽電池(PV)モジュールは、製造、設置、運用中に損傷を受けやすい。 無人航空機による運用中のPVモジュールの継続的な監視が不可欠である。 コンピュータビジョンは、大規模なPVプラントの欠陥を監視するための、自動的で非破壊的で費用対効果の高いツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.121744174061766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solar photovoltaic (PV) modules are prone to damage during manufacturing, installation and operation which reduces their power conversion efficiency. This diminishes their positive environmental impact over the lifecycle. Continuous monitoring of PV modules during operation via unmanned aerial vehicles is essential to ensure that defective panels are promptly replaced or repaired to maintain high power conversion efficiencies. Computer vision provides an automatic, non-destructive and cost-effective tool for monitoring defects in large-scale PV plants. We review the current landscape of deep learning-based computer vision techniques used for detecting defects in solar modules. We compare and evaluate the existing approaches at different levels, namely the type of images used, data collection and processing method, deep learning architectures employed, and model interpretability. Most approaches use convolutional neural networks together with data augmentation or generative adversarial network-based techniques. We evaluate the deep learning approaches by performing interpretability analysis on classification tasks. This analysis reveals that the model focuses on the darker regions of the image to perform the classification. We find clear gaps in the existing approaches while also laying out the groundwork for mitigating these challenges when building new models. We conclude with the relevant research gaps that need to be addressed and approaches for progress in this field: integrating geometric deep learning with existing approaches for building more robust and reliable models, leveraging physics-based neural networks that combine domain expertise of physical laws to build more domain-aware deep learning models, and incorporating interpretability as a factor for building models that can be trusted. The review points towards a clear roadmap for making this technology commercially relevant.
• Abstract（参考訳）: 太陽電池(PV)モジュールは、製造、設置、運用中に損傷を受けやすいため、電力変換効率が低下する。 これにより、ライフサイクルに対する肯定的な環境影響が減少する。 無人航空機による運用中のPVモジュールの継続的な監視は、欠陥パネルが迅速に交換または修復され、高い電力変換効率を維持するために不可欠である。 コンピュータビジョンは、大規模なPVプラントの欠陥を監視するための、自動的で非破壊的で費用対効果の高いツールを提供する。 太陽電池モジュールの欠陥検出に使用される深層学習型コンピュータビジョン技術の現状を概観する。 本研究では,画像の種類,データ収集と処理方法,ディープラーニングアーキテクチャ,モデル解釈可能性など,さまざまなレベルで既存のアプローチを比較し,評価する。 ほとんどのアプローチでは、畳み込みニューラルネットワークとデータ拡張または生成的対向的ネットワークベース技術を使用する。 分類タスクの解釈可能性分析を行うことで,ディープラーニングのアプローチを評価する。 この分析により,モデルが画像の暗い領域に焦点をあてて分類を行うことが明らかとなった。 既存のアプローチには明確なギャップがあり、同時に、新しいモデルを構築する際の課題を軽減するための基盤も構築しています。 幾何学的なディープラーニングを、より堅牢で信頼性の高いモデルを構築するための既存のアプローチに統合すること、物理法則のドメインの専門知識を組み合わせた物理ベースのニューラルネットワークを活用して、よりドメインを意識したディープラーニングモデルを構築すること、信頼できるモデルを構築するための要素として解釈可能性を統合すること。 レビューでは、この技術を商業的に意味のあるものにするための明確なロードマップを論じている。

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