Güneş paneli kusurlarının derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Classification of solar panels defects based on deep learning
- Tez No: 897922
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA ÖZGE ONUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Görüntü işleme, Güneş paneli, Deep learning, Convolutional neural networks, Image processing, Solar panel
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenemez enerji kaynaklarının çevreye ve ekolojiye verdiği zararlar, yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilginin artmasına neden olmaktadır. Fotovoltaik (FV) enerji üretimi, temiz ve sürdürülebilir enerji üretimi için mükemmel enerji alternatiflerinden biridir. FV paneller üzerindeki kar, toz, kuş pisliği, mekaniksel hasar, fiziksel hasar ve gölgelenme gibi etkenler enerji üretimindeki verimi azaltmaktadır ve bu yüzden panel bakımı düzenli olarak yapılmalıdır. Bakımlar manuel olarak yapıldığında hatalar olmakta ve uzun zaman almaktadır. Bu nedenle güneş paneli kusurları son zamanlarda geliştirilen görüntü işleme ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak tespit edilebilmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme tekniği kullanılarak güneş panelleri üzerinde hasar tespiti sınıflandırması yapılmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama, ön işleme aşamasıdır ve bu aşamada veri setinin yetersiz olması nedeniyle veri seti görüntüyü döndürme, görüntünün simetriğini alma ve görüntüye gürültü ekleme gibi veri çoğaltma teknikleri kullanılarak arttırılmıştır. İkinci aşama olan eğitim aşamasında ise çoğaltılan veri seti önerilen derin öğrenme modeliyle eğitilmiştir. Ayrıca veri seti önceden eğitilmiş VGG-19, InceptionV3 ve Resnet101 modelleriyle de eğitilmiş ve sonuçlar önerilen modelle karşılaştırılmıştır. Eğitim sonucunda önerilen modelin 7 farklı kusurun sınıflandırılmasında %97,19 başarıyla sınıflandırma yapabildiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The damage caused by non-renewable energy sources to the environment and ecology causes an increase in interest in renewable energy sources. Photovoltaic (PV) energy production is one of the excellent energy alternatives for clean and sustainable energy production. Factors such as snow, dust, bird droppings, mechanical damage, physical damage and shading on PV panels reduce the efficiency in energy production, and therefore panel maintenance should be done regularly. When maintenance is done manually, errors occur and it takes a long time. Therefore, solar panel defects can be detected using recently developed image processing and deep learning algorithms. In this study, damage detection classification was made on solar panels using the deep learning technique. The study consists of two stages. The first stage is the pre-processing stage, and at this stage, due to insufficient data set, it is increased by using data augmentation techniques such as rotating the image, taking the symmetry of the image and adding noise to the image. In the second stage, the training stage, the replicated data set was trained with the proposed deep learning model. In addition, the dataset was trained with pre-trained VGG-19, InceptionV3 and Resnet101 models and the results were compared with the proposed model. As a result of the training, it was observed that the proposed model was able to classify 7 different defects with asuccess rate of 97,19%.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik hücrelerdeki anomalilerin etiketlenmiş elektrolüminesans görüntüler üzerinden evrişimsel sinir ağı tabanlı yöntemlerle sınıflandırılması
Classification of anomalies in photovoltaic cells using convolutional neural network-based methods on labeled electroluminescence images
CEREN KESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
EnerjiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ
- Güneş enerjisi ile çalışan R21-DMF li soğurmalı soğutma çevrimin analizi ve bazı tersinmezliklerin çevrimin performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Analysis of R21-DMF solar powered absorpption refrigeration system and effect of someirreversbilities on the Performance of the cycle
SEYİT ARİF TÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN ATAER
- Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler
Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region
Y. SELMA SÜNGÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Tıbbi BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ