太阳能光伏板航拍红外图像缺陷分类数据集

太阳能光伏板航拍红外图像缺陷分类数据集。
数据集共包含11种不同的缺陷分类，
总共20000张图片，
可用来做基于深度学习的缺陷分类
近红外，黑白图像，图示经过可视化处理。

数据集名称

太阳能光伏板缺陷分类数据集（Solar Panel Defect Classification Dataset）

数据集概述

该数据集是针对太阳能光伏板缺陷分类而构建的一个大规模数据集，包含了11种不同的缺陷类型。数据集由20000张近红外图像组成，每张图像都经过了可视化处理，以便更好地展示光伏板上的热分布情况。这些图像可用于训练和评估基于深度学习的缺陷分类模型，以提高光伏系统的效率和可靠性。

数据集特点

种类丰富：涵盖11种不同的光伏板缺陷类型，包括离线模块、二极管故障、遮挡、电池单元故障、裂纹、热点、多晶硅热点、污染等。
大量样本：总共有20000张图像，提供了充足的训练和测试数据。
近红外成像：采用近红外成像技术，便于发现光伏板表面的温度差异和潜在问题。
黑白图像：虽然原图是黑白图像，但在显示时进行了颜色映射，使缺陷更加明显。
可视化处理：对图像进行了可视化处理，方便研究人员直观地观察和理解光伏板的热分布情况。

数据集构成

图像数量：总计20000张图像
类别定义：
- 离线模块（Offline-Module）
- 二极管故障（Diode-Multi）
- 遮挡（Shadowing）
- 电池单元故障（Cell-Multi）
- 裂纹（Cracking）
- 热点（Hot-Spot）
- 多晶硅热点（Hot-Spot-Multi）
- 污染（Soiling）
- 另外还有其他未列出的缺陷类型

数据集用途

光伏板缺陷检测：用于训练和评估机器学习和深度学习模型，以自动检测和分类光伏板的各种缺陷。
质量控制：帮助制造商和维护人员及时发现和修复光伏板的问题，提高系统性能和寿命。
科学研究：支持学术界和工业界的光伏板缺陷检测研究工作。
自动化运维：有助于实现光伏电站的自动化运维，降低人工成本和提高工作效率。

示例代码

以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的图像及其对应的标签，并绘制出可视化的结果：

python

深色版本

1import os
2import numpy as np
3import matplotlib.pyplot as plt
4from PIL import Image
5
6# 数据集目录路径
7data_dir = 'path/to/solar_panel_defect_dataset'
8image_dir = os.path.join(data_dir, 'images')
9label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels')
10
11# 选取一张图像及其标签文件
12image_files = os.listdir(image_dir)
13image_file = image_files[0]  # 假设取第一张图
14image_path = os.path.join(image_dir, image_file)
15
16label_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.txt'
17label_path = os.path.join(label_dir, label_file)
18
19# 加载图像
20image = Image.open(image_path).convert('RGB')
21
22# 读取标签文件
23with open(label_path, 'r') as f:
24    labels = f.read().strip().split()
25
26# 显示图像及对应标签
27fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
28ax.imshow(image)
29ax.axis('off')
30ax.set_title(', '.join(labels))
31
32plt.show()

引用出处

为了确保正确引用该数据集，请查看原始数据集发布者的具体要求。如果该数据集来自某个特定的研究项目或竞赛，引用格式可能类似于以下示例：

1@inproceedings{dataset_paper,
2  title={Title of the Paper},
3  author={Author Names},
4  booktitle={Conference Name},
5  year={Year},
6  organization={Organizing Institution}
7}