本文選題：太陽能電池片　切入點(diǎn)：機(jī)器視覺　出處：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：鑒于基于機(jī)器視覺的太陽能電池片表面缺陷檢測方法具有操作簡便、檢測精度高的優(yōu)勢,對此類方法所涉及的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了綜述.首先,對太陽能電池片表面的各種成像方式和常見缺陷類型進(jìn)行了歸納總結(jié);其次,對現(xiàn)有的檢測方法按照數(shù)學(xué)建模思路的不同進(jìn)行了分類介紹和對比分析;最后,對內(nèi)容進(jìn)行了小結(jié)并對太陽能電池片表面缺陷檢測方法的后續(xù)研究進(jìn)行了展望.可以看出:基于機(jī)器視覺的太陽能電池片表面缺陷檢測方法已經(jīng)取得了較大的發(fā)展,但在特征提取算法設(shè)計(jì)方面仍有改進(jìn)空間,如基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取算法.
[Abstract]:In view of the advantages of machine vision based solar cell surface defect detection method with simple operation and high detection accuracy, this paper summarizes the various aspects involved in this method. The various imaging methods and common defect types on the solar cell surface are summarized. Secondly, the existing detection methods are classified and analyzed according to the different mathematical modeling ideas. Finally, The content is summarized and the further research on the surface defect detection method of solar cell is prospected. It can be seen that the surface defect detection method of solar cell based on machine vision has made great progress. However, there is still room for improvement in the design of feature extraction algorithms, such as feature extraction algorithms based on depth neural networks.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學(xué)院電氣信息工程學(xué)院;許繼集團(tuán)有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61501407) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15A413006) 河南省科技廳重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(132102110150)
【分類號】：TP391.41;TM914.4

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本文編號：1644759