隨著能源問題的不斷升級(jí),以太陽能、風(fēng)能等為主的新能源的開發(fā)也在不斷推進(jìn),其中太陽能的利用主要是光伏發(fā)電。作為發(fā)電載體的太陽能電池,其外觀質(zhì)量檢測(cè)中,當(dāng)前所采用的人工目測(cè)的方式存在速度慢、一致性差等諸多弊端,越來越無法滿足產(chǎn)能需求;機(jī)器視覺與數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,使得產(chǎn)品缺陷與尺寸的自動(dòng)化判斷成為可能。論文針對(duì)太陽能電池外觀缺陷與顏色差別,通過對(duì)電池外觀特征的深入分析,結(jié)合光伏行業(yè)提供的相關(guān)電池質(zhì)量檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn),設(shè)計(jì)了一系列基于HALCON圖像處理軟件的太陽能電池缺陷判別算法;并通過檢測(cè)軟件的開發(fā)與自動(dòng)化技術(shù)的配合,實(shí)現(xiàn)了電池片質(zhì)量的自動(dòng)在線檢測(cè),具體研究?jī)?nèi)容包括:系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)。通過對(duì)國內(nèi)外電池生產(chǎn)環(huán)境與工藝的分析,提出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,設(shè)計(jì)并構(gòu)建了系統(tǒng)硬件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了太陽能電池片的高清圖像在線采集。電池圖像預(yù)處理。首先采用陶瓷標(biāo)定板對(duì)電池圖像進(jìn)行了畸變校正。其次,對(duì)Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn),結(jié)合基于徑向密度函數(shù)插值的邊緣檢測(cè)法,實(shí)現(xiàn)了亞像素精度的電池外輪廓提取;并分割出感興趣區(qū)域。最后采用仿射變換進(jìn)行位置矯正并采用改進(jìn)的混合濾波器進(jìn)行去噪處理。外觀檢測(cè)算法設(shè)計(jì)。1.針對(duì)邊緣類缺陷,分別從形態(tài)學(xué)凸性分析、輪廓分析以及模板匹配的角度提出三類適用于邊緣脫晶、崩邊、缺角的特征提取算法,并通過算法性能分析與比較,確定采用既可以同時(shí)檢測(cè)所有邊緣缺陷,又能夠最大限度保留缺陷的原有形態(tài)的凸性分析法。2.印刷缺陷與臟污缺陷,分別從改進(jìn)動(dòng)態(tài)閾值分割與灰度堆積、灰度差分的方面進(jìn)行算法設(shè)計(jì);改進(jìn)動(dòng)態(tài)閾值法能夠克服圖像亮度不均的問題,從而較完全的提取出柵線;灰度堆積與灰度差分相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了各類印刷缺陷的準(zhǔn)確定位。3.顏色差別中,基于HSI色系,采用灰度直方圖的領(lǐng)域平滑與雙峰分析法判別色差片;通過圖像分塊與直方圖相似度計(jì)算法,從局部預(yù)測(cè)整體顏色分布,將以往分選法中忽略的輕微色差問題加入到相似度的刻畫過程,實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)的顏色分選。最后,對(duì)各類算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較與分析,確定了最優(yōu)系列算法。系統(tǒng)調(diào)試與實(shí)驗(yàn)分析。通過模塊集成與軟件開發(fā),構(gòu)成了完整的檢測(cè)系統(tǒng);并通過配方文件的導(dǎo)入,實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的量化、顏色分類的數(shù)目確定以及分選策略的自動(dòng)適應(yīng)。最后通過實(shí)驗(yàn),分析圖像處理算法的準(zhǔn)確性與整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性。論文所提方法與設(shè)計(jì)思路,在實(shí)驗(yàn)階段,總體缺陷檢測(cè)平均準(zhǔn)確率達(dá)到98.06%,顏色分選準(zhǔn)確率在99.94%以上;廠家實(shí)測(cè)中的顏色準(zhǔn)確率也達(dá)到了99.52%。系統(tǒng)單片檢測(cè)中,圖像處理耗時(shí)僅600ms以內(nèi)。論文所設(shè)計(jì)系統(tǒng)在保證高準(zhǔn)確率的前提下,實(shí)現(xiàn)了多種外觀缺陷與顏色差別的通用而精準(zhǔn)的判斷,具有較好的實(shí)用推廣價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM914.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1964017