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针对光伏用电致发光缺陷检测仪空间分辨率目视判定重复性、准确性差,并且难以量化等问题,提出一套基于卷积神经网络模型的空间分辨率量化评估方法。参照相关标准JJF(闽)1088-2018,采取不同的拍摄条件拍摄并切割出空间分辨率线对图像,对图像进行人工分类。设计卷积神经网络结构,采用卷积层、池化层和全连接层结构,并使用已分类完成的空间分辨率线对图像对模型进行训练。最终使用测试集对模型进行评估,结果表明,模型在测试集上的判别正确率达到99.2%。该方法满足使用要求,可取代目视判别,提高了光伏用电致发光缺陷检测仪空间分辨率判定的准确性与重复性,并为其量化提出了新的解决思路。由于太阳电池片用光致发光缺陷检测仪与光伏用电致发光缺陷检测仪的成像方式类似,该方法可兼容太阳电池片光致发光检测仪的性能评估。 相似文献
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针对江西宜丰地区氧化锂质量分数<2.0%以下中低品位锂瓷土矿,研究了硫酸铵法提取碳酸锂技术路线。首先,利用二步焙烧工艺,有利于脱氟、提高锂浸出率,并且能够有效防止结窑现象发生。在浸出液除杂过程中,采用成矾除铝的方法将大量溶出的铝离子转变为KAl(SO4)2·12H2O、NH4Al(SO4)2·12H2O等有价值复盐,规避了传统石膏法产生的大量固废,有70%的铝离子被转变为矾盐晶体,同时带出大量的结晶水,减轻后续浓缩压力,对比传统的石膏法产生大量固废而言,其优点是显而易见的。碳化反应产品的XRD以及氧化锂含量分析表明,碳酸锂的纯度达到99%以上,全程锂收率为50%~60%。作为提锂实验对比,采用宜春414矿锂质量分数为4.0%的锂云母,由于414矿样中铝的相对含量更低,导致相同的除杂难度下得到的414矿样中浸出液锂离子浓度更高,浓缩倍数更小,414矿样的锂回收率更高。实验结果表明,中低品位锂瓷土提锂的工艺规律,通过适当改变参数,能够应用于难度更低的高品位的锂云母提锂过程。 相似文献