1.PL光致发光测试系统部分技术指标
2.ReID专栏（一） 任务与数据集概述
3.光伏EL检测是红外红外什么

PL光致发光测试系统部分技术指标

       PL光致发光测试系统具有以下关键技术指标：

       设备尺寸方面，设备的相机相机高度为mm，宽度为mm，指标指标深度为mm，源码源码并配备有控制PC，红外红外整体重量为公斤。相机相机网校软件源码

       针对样品处理，指标指标设备可以适应mm*mm的源码源码硅块，支持离线红外(IR)和光致发光(PL)的红外红外双重检测，且提供一键式四面检测功能。相机相机检测时间根据不同样品大小，指标指标红外部分需秒，源码源码PL检测则在-秒之间。红外红外

       成像系统采用的相机相机是铟镓砷红外相机，具备温控、指标指标积分控制功能，支持亮度、短视频助手源码对比度和伽玛调整，感光度范围可调，分辨率高达 x 像素，支持/bit模式。检测波长覆盖了nm至nm的范围。

       激光控制方面，采用电脑控制电源，最大输出功率可达A。设备校准通过标准样片完成，激光系统具备互锁功能，以及一级高功率近红外激光系统，设有警示灯和报警软件联锁，确保安全运行。

       仪器控制采用嵌入式硬件和USB灵活控制，数据以原始BMP图像及链接形式存储，测量信息可通过CSV格式导出。燕窝溯源码cicq此外，该系统符合CE和RoHs标准，确保产品质量和安全。

扩展资料

       PL全称：Photoluminescence 是一款光伏检测的综合分析系统，既采用红外技术对裂纹，孔洞，微结晶，杂质和其他硬质点等进行检测，又使用PL（光致发光）技术对杂质及缺陷分布进行检测，对造成少子寿命降低的原因进行系统的分析。

ReID专栏（一） 任务与数据集概述

       ReID专栏（一）任务与数据集概述

       本专栏聚焦于Closed-world的ReID任务，首先阐述任务目标与关键数据集，包括行人重识别、跨模态行人重识别与车辆重识别。接下来，从表征学习视角解读相关论文，小小蚁国源码表征学习是ReID核心，大量重识别工作旨在提升表征学习性能。随后，介绍度量学习和排序优化的进展。最后，解析ReID领域前沿研究方法与思路。

       ReID是识别图像或视频中特定行人或车辆的技术，属于图像检索子任务。最早于年CVPR会议上提出，其目的是在监控无法捕捉目标时，替代行人、车辆识别以在视频中找到目标。

       当前ReID问题主要分为closed-world与open-world两大类。closed-world侧重研究，关注于从大量行人或车辆的bounding box中检索目标；而open-world更侧重于“落地”，直接从视频中检索目标，python源码免费下载或偏向无监督、弱监督学习。

       ReID在测试时使用Query sets与Gallery sets两大数据集，具有以下特征：数据集分为训练集、验证集、Query sets与Gallery sets；数据集由人工标注或检测算法获得，每张行人或车辆为一个类别子集；在训练集上训练模型，提取特征计算相似度，对每个Query在Gallery中找到相似度最高的N张；训练、测试中目标身份不重复。

       以下是具体数据集介绍：

       行人重识别

       任务难点包括数据集单模态与经典数据集Market-、MARS与DukeMTMC-reID的特征。

       Market-

       年论文提出的Market-数据集，是行人重识别领域常用数据集。数据集采集自清华大学校园6个摄像头，包含个行人，训练集个行人，测试集个行人，训练、测试集不重复。训练集包含张，测试集包含张，Query集包含张。

       MARS

       Market-数据集的视频扩展，考虑视频中的人员再识别问题，提供了丰富视觉信息的大型数据集。

       DukeMTMC-reID

       基于DukeMTMC数据集，每帧采样一张图像构成数据集，包含,张训练、2,张查询图像、,张搜索库。

       跨模态

       RegDB

       结合可见光与红外相机的行人识别数据集，包含个行人身份，每个行人收集张RGB与热图像。

       SYSU-MM

       包含个训练集、个验证集与个测试集，,张RGB与,张IR。

       车辆重识别

       VeRi

       包含超过,张辆车的图像，可扩展至车辆Re-Id研究，每辆车由2~台摄像机从不同视角拍摄。

       VehicleID

       包含辆车（共张图像），标注车辆型号信息，测试集按图像尺寸划分为大、中、小子集。

       VERI-Wild

       收集市郊个交通摄像头的,张汽车图像，包含,辆汽车，训练集,张图像，测试集,张图像。

       评价指标

       采用平均逆置负样本惩罚率。

       总结

       后续分享将从不同表征学习角度深入ReID领域，介绍度量方法进展，并总结ReID最新赛道与未来方向。关注公众号CV技术指南，获取最新技术跟踪与论文解读。

光伏EL检测是什么

       光伏EL检测，即利用电致发光原理对光伏组件进行非破坏性检查的技术。它通过施加电压，激发组件内部电子发光，直观显示潜在的缺陷和故障，是评估组件质量和性能的必要手段。

       测试基于太阳电池的电致发光原理，当少数载流子在正向偏置电压下与多数载流子复合时，会发出可见光。EL测试仪通过高分辨率红外相机捕捉这种光，提供缺陷的详细图像，具有高灵敏度、快速检测和直观显示的优点。

       光伏EL检测不仅用于成品检测，还帮助优化生产工艺，提升产品质量。在暗室环境中进行，确保结果准确可靠，检测对象涵盖各类晶体硅光伏产品。技术指标多样，以适应不同测试需求，随着光伏行业进步，测试技术也在不断更新和提升。

       目前，光伏EL检测已经成为光伏制造企业的标准检测工具，广泛应用于生产线上，帮助发现并修复问题，以保证产品质量，进而提高整个太阳能发电系统的效率和经济效益。这是光伏产品质量控制中不可或缺的一环。