Diseño e implementación de un sistema de detección de sombras y polvo en paneles solares usando tratamiento de imagen por medio de redes convolucionales
En el siguiente documento se expondrá el desarrollo del diseño e implementación de un sistema de detección de sombras y polvo en un panel fotovoltaico por medio de visión por computadora usando "deep learning", más específicamente redes neuronales convolucionales (CNN) para realizar segmen...
- Autores:
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Álvarez González, Federico Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44535
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/44535
- Palabra clave:
- Paneles solares fotovoltáicos
Control del polvo
Sombras
Redes neuronales convolucionales
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | En el siguiente documento se expondrá el desarrollo del diseño e implementación de un sistema de detección de sombras y polvo en un panel fotovoltaico por medio de visión por computadora usando "deep learning", más específicamente redes neuronales convolucionales (CNN) para realizar segmentación semántica sobre la imagen. Con este proyecto se busca crear una herramienta que permita detectar este tipo de fallas en un sistema fotovoltaico. |
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