一次性能源的日益減少和對生態(tài)環(huán)境的破壞,迫使很多國家將目光轉(zhuǎn)向了取之不盡、清潔環(huán)保的太陽能。太陽能電池片作為太陽能發(fā)電的載體,其本身的質(zhì)量影響著太陽能電池組件的壽命、穩(wěn)定性以及光電轉(zhuǎn)換的效率,也影響企業(yè)的競爭力和生存能力,傳統(tǒng)的人工檢測和分選方法已無法適應(yīng)市場的需求。論文以機(jī)器視覺理論和圖像處理技術(shù)為依托,對太陽能電池片的顏色和外觀缺陷問題進(jìn)行了研究,構(gòu)建了太陽能電池片分色及缺陷檢測系統(tǒng),針對電池片顏色的多態(tài)性、缺陷種類的多樣性與缺陷圖像的繁雜性,開發(fā)了圖像識別軟件,實(shí)現(xiàn)了對電池片的分色的高準(zhǔn)確率和對電池片崩邊、斷柵、臟污等缺陷的較高識別率,達(dá)到了實(shí)時在線檢測要求。具體內(nèi)容如下:通過深入了解國內(nèi)外太陽能電池片分色及缺陷檢測的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,學(xué)習(xí)和研究了機(jī)器視覺理論和圖像處理技術(shù),提出了系統(tǒng)的整體設(shè)計方案,搭建了系統(tǒng)的硬件平臺,包括白色球積分光源、面陣CMOS千兆網(wǎng)相機(jī)、定焦鏡頭、暗箱、開關(guān)電源、數(shù)據(jù)采集器、光電傳感器等,確保在自動生產(chǎn)線上能夠快速獲取并給主機(jī)傳送清晰的圖像。在對廠商太陽能電池片分色標(biāo)準(zhǔn)和分色方法了解的基礎(chǔ)上,利用LabVIEW的圖像處理功能,通過對太陽能電池片圖像進(jìn)行預(yù)處理和邏輯彩色運(yùn)算,增強(qiáng)了目標(biāo)細(xì)節(jié)部分的清晰度,采用了歐幾里得原理的自適應(yīng)分色算法,很好地滿足了不同生產(chǎn)企業(yè)的電池片分類標(biāo)準(zhǔn),用戶可以通過這一系統(tǒng)自行建立太陽能電池片的分色標(biāo)準(zhǔn)庫。研究了電池片外觀缺陷類型和檢測方法,著重對崩邊、斷柵、臟污三種缺陷進(jìn)行了算法的設(shè)計:利用輪廓分析與擬合直線的方法檢測崩邊;利用分區(qū)查找連通域的方式分析斷柵;采用基于行掃描的圖像灰度差分算法對包含漏漿、油斑、手印等缺陷在內(nèi)的臟污類型進(jìn)行檢測,通過對圖像處理程序和算法的優(yōu)化,提高了對太陽能電池片缺陷的辨識率。用LabVIEW開發(fā)了上位機(jī)界面和串口通訊程序。界面美觀、簡潔,便于操作。系統(tǒng)在企業(yè)生產(chǎn)線上經(jīng)過測試,運(yùn)行速度和檢測正確率基本滿足企業(yè)的生產(chǎn)需要,目前正在進(jìn)行產(chǎn)品化并積極推向市場。
【學(xué)位單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TP391.41;TM914.4

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8 胡sズ

本文編號：2825357