論文の概要: PV-faultNet: Optimized CNN Architecture to detect defects resulting efficient PV production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02997v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 10:58:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:50.086395
• Title: PV-faultNet: Optimized CNN Architecture to detect defects resulting efficient PV production
• Title（参考訳）: PV-faultNet: 効率的なPV生産を実現する欠陥検出のための最適化CNNアーキテクチャ
• Authors: Eiffat E Zaman, Rahima Khanam,
• Abstract要約: 本研究では,太陽光発電(PV)セルの高効率かつリアルタイムな欠陥検出に最適化された,軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャであるPV-faultNetを提案する。 このモデルにはわずか292万のパラメータが含まれており、精度を犠牲にすることなく処理要求を大幅に削減している。 91%の精度、89%のリコール、90%のF1スコアを達成し、PV生産におけるスケーラブルな品質管理の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The global shift towards renewable energy has pushed PV cell manufacturing as a pivotal point as they are the fundamental building block of green energy. However, the manufacturing process is complex enough to lose its purpose due to probable defects experienced during the time impacting the overall efficiency. However, at the moment, manual inspection is being conducted to detect the defects that can cause bias, leading to time and cost inefficiency. Even if automated solutions have also been proposed, most of them are resource-intensive, proving ineffective in production environments. In that context, this study presents PV-faultNet, a lightweight Convolutional Neural Network (CNN) architecture optimized for efficient and real-time defect detection in photovoltaic (PV) cells, designed to be deployable on resource-limited production devices. Addressing computational challenges in industrial PV manufacturing environments, the model includes only 2.92 million parameters, significantly reducing processing demands without sacrificing accuracy. Comprehensive data augmentation techniques were implemented to tackle data scarcity, thus enhancing model generalization and maintaining a balance between precision and recall. The proposed model achieved high performance with 91\% precision, 89\% recall, and a 90\% F1 score, demonstrating its effectiveness for scalable quality control in PV production.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーへの世界的なシフトは、グリーンエネルギーの基本的なビルディングブロックであるPVセル製造を重要なポイントに押し上げた。 しかし、製造プロセスは、全体の効率に影響を与える期間に経験した可能性のある欠陥のために、その目的を失うのに十分複雑である。 しかし、現時点では、バイアスを引き起こす可能性のある欠陥を検出するために手動で検査が行われており、時間とコストの非効率につながる。 自動化されたソリューションも提案されているとしても、そのほとんどはリソース集約型であり、運用環境では効果がないことが証明されている。 そこで本研究では、太陽光発電(PV)セルにおける効率よくリアルタイムな欠陥検出に最適化された軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャであるPV-faultNetについて述べる。 産業用PV製造環境における計算上の課題に対処するため、このモデルは220万のパラメータのみを含み、精度を犠牲にすることなく処理要求を大幅に削減する。 データ不足に対処するために包括的データ拡張技術が実装され、モデル一般化が向上し、精度とリコールのバランスが保たれた。 提案モデルでは,91 %の精度,89 %のリコール,90 %のF1 スコアで高い性能を達成し,PV 生産におけるスケーラブルな品質管理の有効性を実証した。

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