本数据集专注于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测，提供了各种类型缺陷的图像样本，这些缺陷在可见光下有划痕、雪覆盖、碎裂、鸟粪等，在红外光下有热斑以及二极管短路等。旨在帮助研究者开发更精确的缺陷检测算法，提高光伏电池板和太阳能电池板的性能和寿命。 数据集特点： 全面性：本数据集包含了各种类型的缺陷，覆盖了实际应用中可能遇到的各种情况。 多样性：数据集中的图像分别在可见光和红外光下采集，增加了缺陷检测的难度和挑战性。 真实性：所有图像均来源于真实场景，缺陷尺寸、形状、颜色等特性与实际情况相符。 标注完整：每个缺陷样本都有详细的标注信息，包括缺陷类型、位置、大小等，方便研究者进行训练和测试。 应用领域：本数据集适用于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测算法研究和开发，也适用于计算机视觉和深度学习领域的相关研究。

我们报告了在离子液体（IL）存在下基于烷基乙烯基噻吩衍生物的新型半导体聚合物的电合成。 聚合在恒电流条件下进行，并且研究了该聚合物作为多层异质结有机太阳能电池（OSC）的潜在供体组分。 所用单体为（E）-1，2-二-（3-辛基-2-噻吩基）亚乙烯基（OTV），用于电聚合的IL为1-辛基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐C8mimPF6。 使用FT-IR，UV-vis，拉曼和XPS光谱法分析聚合物的光学性质，稳定性和形态。 还对该聚合物进行了伏安分析和扫描电子显微镜（SEM-EDX）。 将由OTV聚合物组装而成的OSC用作电子供体，将C60用作受体。 三氧化钼（MoO3）和浴铜（BCP）分别用作阳极和阴极之间的缓冲层。 在黑暗中和AM 1.5太阳模拟器下进行IV曲线测量其效率。

太阳能电池Simulink模型

基于一种咔唑类空穴传输材料的高效钙钛矿太阳能电池 ，李慧，任静琨，本文设计合成了一种用于钙钛矿太阳能电池的咔唑类小分子空穴传输材料（Cz-4OMeTAD），这种新型的小分子材料只需三步反应即可合成，�

SCAPS-1D太阳能电池仿真软件，前段时间有兄弟叫我找这个资源，找了好久，还是在CSDN找到了，那个博主放在了评论区，故此我直接将它放在这，需要的自行下载。

该模型是基本的光伏模型。 这里的输入是温度和辐照度。 对于不同的特性，我们可以改变输入。 首先实现方程并完成连接。 然后将串联和并联电阻的值设为固定值。 在光伏系统中有四个块并实现不同的值。 可以通过运行模拟（PV 和 IV 曲线）来分析输出特性。 得到结果的替代方法是这样的： 1 st 进入命令窗口，写入 plot(v,p) 并按 Enter。这样我们就可以看到 PV 阵列的特性。

首先，您应该从太阳能电池板数据表/手册中收集信息： 1)短路电流2)最大功率点电流@STC 3) 开路电压4)最大功率点电压@STC 5)短路电流热系数6)开路电压热系数 为了模拟太阳能电池板，有一个形式为 I=f(V) 的函数。 如果您查看数学表达式，您会看到一些常数和两个变量（全局太阳辐射和环境温度）在函数中起作用。 常数由上述信息确定。 使用文件“twoDiode.mdl”来计算它们。 您现在拥有的是太阳能电池板的 IV 特性，该特性取决于太阳辐射和环境温度。 太阳能电池板的 IV 特性在文件“solarpanel.mdl”中实现。 所以你双击模型来定义常量，然后你会看到三个输入。 1) 全局辐射 2) 温度 3) 电压。 你得到电流。 例如，您保持全局辐射和温度稳定，并将电压从 0 更改为开路电压，您将获得漂亮的 IV 曲线，您将在太阳能电池板产品的数据表或手册中看到。 如果

该文件计算： 原理 电池效率 (PCE) 填充因子 (FF) 短路电流 (Isc) 开路电压 (Voc) 最大功率电流 (Imp) 最大电源电压 (Vmp) 从 IV 扫描数据、太阳强度和电池面积输入。 它仅适用于（现在）纠正制度中的负值。 这将在下一个修订版中改变。 更新：有一个小数位关闭。

钙钛矿双神经元网络分类 所讨论的算法旨在使用机器学习预测策略来促进高，稳定和高效性能的双钙钛矿太阳能电池的开发。 为了优化材料成分，制定设计策略并预测DPSC的性能。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 脚本中使用的软件或软件包的列表，使用前可能需要这些列表。 Python最新版本 提示-安装软件包 大熊猫 脾气暴躁的 Matplotlib 西皮 门捷列夫 斯克莱恩 凯拉斯 Helvetios-执行培训的集群 介绍 钙钛矿是具有与称为钙钛矿的钙钛氧化物（CaTiO3）的矿物相似的晶体结构的材料。 钙钛矿化合物的通式为ABX3。 其中“ A”，“ B”是不同大小的阳离子，其中A是两者中最大的阳离子，“ X”是最常作为氧化物的阴离子。 它是最丰富的结构家族之一，存在于多种具有广泛特性，

基于MATLAB的太阳能电池板缺陷检测系统（GUI）主要针对倾斜的光伏电池板组件照片，应用直方图自适应二值化和透视变换技术进行图像校正，提取行列特征后通过FFT频谱分析出晶片的行列排布进行图像分割，可分别应用非线性SVM与DenseNet对分割照片进行训练以实现缺陷检测。