gxceed
← 論文一覧に戻る

sUAS Infrared Image Dataset for Photovoltaic Module Fault Classification

太陽光モジュール故障分類のための小型UAV赤外線画像データセット (AI 翻訳)

Schaefer, Constance

Zenodoデータセット2026-06-25#再生可能エネルギーOrigin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.20860870
原典: https://zenodo.org/records/20860870

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本データセットは、小型無人航空機（sUAS）で取得した太陽光発電モジュールの赤外線画像から構成される。8ビットグレースケール画像（3.13cm/ピクセル）で、セル断線や短絡などの8種類の故障タイプがアノテーションされている。合計3,659サンプル（正常2,835、異常824）を含み、AIによる太陽光パネル異常検出モデルの学習に利用できる。

English

This dataset consists of infrared images of photovoltaic (PV) modules captured by a small uncrewed aerial system (sUAS). It provides 8-bit grayscale cropped images at 3.13 cm/pixel resolution, annotated into eight fault types including cell cracks, open circuits, and short circuits. With 3,659 samples (2,835 normal, 824 faulty), it supports training AI models for automated PV module fault detection and classification.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本は世界有数の太陽光発電導入国であり、老朽化したパネルの点検需要が高まっている。本データセットはドローンによる赤外線検査のAI化に直接活用でき、保守コスト削減と発電効率維持に寄与する。

In the global GX context

Global deployment of solar PV requires cost-effective inspection methods. This dataset enables AI-based automated fault detection from aerial thermography, supporting predictive maintenance and improved energy yield for utility-scale solar farms worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a labeled dataset for developing and benchmarking deep learning models for PV module fault classification from infrared imagery.

🏢実務担当者:Can be used to train or validate automated inspection algorithms for drone-based solar farm monitoring, reducing manual inspection costs.

📄 Abstract（原文）

The dataset contains cropped image files (.jpg) of annotated photovoltaic (PV) modules stored in the associated fault type directories. The images are 8-bit gray-scale that are normalized to pixel values to 0-255 scale. The annotations were made on an orthomosaic of a PV array with a spatial resolution of 3.13 cm/pixel. The fault types (# of samples) that are represented are:  1. Cell (249) 2. Multi-Cell (96) 3. Open-Circuit Substring (26) 4. Open-Circuit (431) 5. Open-Circuit Mulit-Substring (2) 6. Short-Circuit Substring (15) 7. Short Circuit (21) 8. Normal (2835)

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。