针对传统卷积神经网络对微小热斑区域特征表达能力不足进而导致整体识别准确率下降的问题,提出了一种基于拓扑特征与纹理特征的图像重构(Image reconstruction based on topological and textural features,IR-TTF)算法。首先,将灰度化...针对传统卷积神经网络对微小热斑区域特征表达能力不足进而导致整体识别准确率下降的问题,提出了一种基于拓扑特征与纹理特征的图像重构(Image reconstruction based on topological and textural features,IR-TTF)算法。首先,将灰度化光伏红外热斑图像划分为多个互不重叠子区域。针对每一个子区域,利用持久同调提取增强的持久性条形码信息作为拓扑特征;同时利用灰度共生矩阵计算并放大对比度、同质性及能量特征作为纹理特征。最终,融合多个子区域的拓扑、纹理及灰度特征完成基于拓扑特征与纹理特征图像重构,进而构建新数据集,实现微小特征的增强表达。为验证IR-TTF算法有效性,利用3种对比卷积神经网络模型对重构数据集进行分类识别对比实验。实验表明,融合拓扑、纹理及灰度特征的数据集在3种卷积神经网络的平均识别准确率达到98%,较原数据集提高2.40%,较仅融合拓扑、灰度特征的数据集提高1.33%,从而验证了IR-TTF算法的有效性。展开更多
采用高温直接溅射Cu-In-Ga-Se四元合金靶材工艺制备光吸收层,通过对预溅射层温度和厚度的调控,研究铜铟镓硒(CIGS)预溅射层对直接溅射法制备CIGS薄膜的(220)择优取向调控机理。结果表明,预溅射层沉积温度逐渐降低时,CIGS薄膜X射线衍射(X...采用高温直接溅射Cu-In-Ga-Se四元合金靶材工艺制备光吸收层,通过对预溅射层温度和厚度的调控,研究铜铟镓硒(CIGS)预溅射层对直接溅射法制备CIGS薄膜的(220)择优取向调控机理。结果表明,预溅射层沉积温度逐渐降低时,CIGS薄膜X射线衍射(XRD)I_((220))/I_((112))比值从0.43增大到1.05,晶粒尺寸逐渐变大且均匀。预溅射层厚度从0增加到120 nm时,I_((220))/I_((112))比值从0.48增大到1.12。在溅射温度为室温,预溅射层厚度为80 nm时,最终获得单点10.94%的器件效率。分析预溅射层表面AFM和XPS以及器件HRETM,发现低温预溅射层引入能够显著降低衬底表面电位,电压的振幅只有25 m V,较低的表面电位促进了高温沉积CIGS(220)择优取向,同时(220)择优取向促进了化学水浴工艺时Cd离子的掺杂,最终提升了CIGS器件效率。展开更多
文摘针对传统卷积神经网络对微小热斑区域特征表达能力不足进而导致整体识别准确率下降的问题,提出了一种基于拓扑特征与纹理特征的图像重构(Image reconstruction based on topological and textural features,IR-TTF)算法。首先,将灰度化光伏红外热斑图像划分为多个互不重叠子区域。针对每一个子区域,利用持久同调提取增强的持久性条形码信息作为拓扑特征;同时利用灰度共生矩阵计算并放大对比度、同质性及能量特征作为纹理特征。最终,融合多个子区域的拓扑、纹理及灰度特征完成基于拓扑特征与纹理特征图像重构,进而构建新数据集,实现微小特征的增强表达。为验证IR-TTF算法有效性,利用3种对比卷积神经网络模型对重构数据集进行分类识别对比实验。实验表明,融合拓扑、纹理及灰度特征的数据集在3种卷积神经网络的平均识别准确率达到98%,较原数据集提高2.40%,较仅融合拓扑、灰度特征的数据集提高1.33%,从而验证了IR-TTF算法的有效性。
文摘采用高温直接溅射Cu-In-Ga-Se四元合金靶材工艺制备光吸收层,通过对预溅射层温度和厚度的调控,研究铜铟镓硒(CIGS)预溅射层对直接溅射法制备CIGS薄膜的(220)择优取向调控机理。结果表明,预溅射层沉积温度逐渐降低时,CIGS薄膜X射线衍射(XRD)I_((220))/I_((112))比值从0.43增大到1.05,晶粒尺寸逐渐变大且均匀。预溅射层厚度从0增加到120 nm时,I_((220))/I_((112))比值从0.48增大到1.12。在溅射温度为室温,预溅射层厚度为80 nm时,最终获得单点10.94%的器件效率。分析预溅射层表面AFM和XPS以及器件HRETM,发现低温预溅射层引入能够显著降低衬底表面电位,电压的振幅只有25 m V,较低的表面电位促进了高温沉积CIGS(220)择优取向,同时(220)择优取向促进了化学水浴工艺时Cd离子的掺杂,最终提升了CIGS器件效率。
