Derin öğrenme ile güneş panellerinde toz tespiti
Dust detection on solar panels with deep learning
Yazar: TUBA SEFER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT KAYA
Siirt Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü sınıflandırma = Image classification

Özet:
Günümüzde, güneş enerjisi, temiz ve sürdürülebilir bir enerji kaynağı olarak önem kazanmıştır. 
Ancak güneş panellerinin verimliliğini etkileyen faktörler arasında panel yüzeyinde biriken kirlerin etkisi 
önemli bir yer tutmaktadır. Bu tez, transfer öğrenme yöntemleriyle kirli ve temiz güneş panellerinin 
sınıflandırılması üzerine odaklanmaktadır. Güneş panellerinin temizlik durumunun belirlenmesi, bakım 
stratejilerinin optimize edilmesi açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, güneş enerjisi 
sistemlerindeki verimliliği artırmak amacıyla, özellikle kirli ve temiz güneş panellerini sınıflandırmak için 
transfer öğrenme yöntemleri incelenmektedir. Güneş panellerinin yüzeyinde biriken kir, çeşitli faktörlerden 
kaynaklanabilir ve bu kirin temizlenmemesi, enerji verimliliğini azaltabilir. Bu nedenle, güneş panellerinin 
durumu hakkında hızlı ve doğru bir sınıflandırma yapabilen otomatik bir sistem, bakım süreçlerini optimize 
etmek için kritik öneme sahiptir. Bu tezde, transfer öğrenme, önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerini 
kullanarak, sınırlı sayıda etiketli veriyle yeni bir görevi çözmek amacıyla değerlendirilmiştir. Çeşitli 
önceden eğitilmiş modeller (EfficientNetB3, ResNet50, MobileNet, VGG19, Xception, 
InceptionResNetV2, VGG16, ResNet101, DenseNet201, EfficientNetB7) üzerinde transfer öğrenme 
yöntemleri uygulanarak, güneş panellerinin temizlik durumunu belirlemek için yeni bir model 
oluşturulmuştur. Çalışmada, modeller oluşturulmuş, eğitilmiş ve test edilmiştir. Ayrıca, farklı modellerin 
doğruluk oranları karşılaştırılmış ve en iyi performans gösteren modeller belirlenmiştir. Belirli modellerin 
tahminlerini birleştirerek ve bu birleşik tahminlerle gerçek etiketleri karşılaştırarak en iyi model 
kombinasyonlarını belirlemeye yönelik bir analiz gerçekleştirilmiştir. Böylece, özellikle farklı modellerin 
güçlü yanlarını birleştirerek daha güçlü bir sınıflandırma sonucu elde etmeye çalışan bir transfer öğrenme 
yaklaşımı oluşturulmuştur. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında güneş panellerinin temizlik durumlarını tespit 
etmek için etkili bir transfer öğrenme modeli geliştirilmiştir. Elde edilen modeller, güneş enerjisi 
sistemlerinin bakım süreçlerini optimize etmek, enerji verimliliğini artırmak ve uzun vadede sürdürülebilir 
enerji kullanımını desteklemek için potansiyel bir katkı sağlanması hedeflenmektedir.

Abstract:
In today's world, solar energy has gained significance as a clean and sustainable energy source. However, 
among the factors influencing the efficiency of solar panels, the impact of accumulated dirt on the panel 
surface holds a crucial place. This thesis focuses on the classification of dirty and clean solar panels using 
transfer learning methods. Determining the cleanliness status of solar panels is of critical importance for 
optimizing maintenance strategies. In this study, transfer learning methods are examined, specifically 
aiming to classify dirty and clean solar panels to enhance efficiency in solar energy systems. Dirt 
accumulation on the surface of solar panels can result from various factors, and the failure to clean this dirt 
can reduce energy efficiency. Therefore, an automatic system capable of quickly and accurately classifying 
the condition of solar panels is crucial for optimizing maintenance processes. In this thesis, transfer learning 
is evaluated for solving a new task with a limited amount of labeled data, using pre-trained deep learning 
models. Various pre-trained models (EfficientNetB3, ResNet50, MobileNet, VGG19, Xception, 
InceptionResNetV2, VGG16, ResNet101, DenseNet201, EfficientNetB7) undergo transfer learning 
methods to create a new model for determining the cleanliness status of solar panels. Models are developed, 
trained, and tested in the study. Additionally, the accuracy rates of different models are compared, and the 
models that exhibit the best performance are identified. An analysis is conducted to determine the best 
model combinations by combining the predictions of specific models and comparing these combined 
predictions with the actual labels. Thus, a transfer learning approach is established, aiming to achieve a 
stronger classification result by leveraging the strengths of different models. In conclusion, an effective 
transfer learning model has been developed in this thesis to detect the cleanliness status of solar panels. The
obtained models aim to contribute to optimizing the maintenance processes of solar energy systems, 
increasing energy efficiency, and supporting sustainable energy use in the long term.