تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا لاكتشاف الشقوق في وحدات الطاقة الشمسية الكهروضوئية (PV) باستخدام تقنيات التعلم العميق (DL)، مع التركيز بشكل خاص على استخدام هياكل الشبكة المتبقية (ResNet). تقيّم الدراسة ثلاثة نماذج من ResNet—ResNet34 وResNet50 وResNet152—حيث تحقق درجات F1 تبلغ 86.63% و87.37% و88.89%، على التوالي. على الرغم من الدقة الأعلى بشكل طفيف لـ ResNet152،…