本文選題：太陽能電池 + 表面缺陷檢測��； 參考：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：現(xiàn)有基于機(jī)器視覺的太陽能電池片表面缺陷檢測算法均是采用各種類型的數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行算法設(shè)計(jì),為進(jìn)一步提高檢測準(zhǔn)確率,從人眼仿生學(xué)角度出發(fā),首次將人眼的視覺注意機(jī)制引入到太陽能電池片表面缺陷檢測中,提出了一種基于視覺顯著性的太陽能電池片表面缺陷檢測算法。首先,對(duì)輸入的太陽能電池片表面圖像進(jìn)行預(yù)處理,去除對(duì)檢測有影響的噪聲和柵線;其次,提出一種基于自學(xué)習(xí)特征的視覺顯著性檢測算法來大致定位缺陷區(qū)域;隨后,提出一種視覺顯著性和超像素分割相結(jié)合的算法來進(jìn)一步精確定位缺陷區(qū)域;最后,通過形態(tài)學(xué)后處理得到最終檢測結(jié)果。在包含多種缺陷類型的測試圖像庫上的主觀和客觀實(shí)驗(yàn)評(píng)估表明,該算法具有較高的檢測準(zhǔn)確率。
[Abstract]:The existing solar cell surface defect detection algorithms based on machine vision are designed with various mathematical models. In order to further improve the accuracy of detection, from the point of view of human eye bionics, The visual attention mechanism of human eyes is introduced into the surface defect detection of solar cells for the first time, and an algorithm based on visual saliency is proposed to detect the surface defects of solar cells. Firstly, the input solar cell surface image is preprocessed to remove the noise and grid lines that affect the detection. Secondly, a visual saliency detection algorithm based on self-learning feature is proposed to roughly locate the defect area. A new algorithm combining visual saliency and hyperpixel segmentation is proposed to locate the defect area accurately. Finally, the final detection results are obtained by morphological post-processing. The subjective and objective experiments on the test image database with various defect types show that the proposed algorithm has a high detection accuracy.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學(xué)院電氣信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61501407,61503173) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15A413006) 河南省重大科技專項(xiàng)(161100211600) 河南省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(162102210060,172102210062) 鄭州輕工業(yè)學(xué)院博士基金(2014BSJJ016,2016BSJJ006,2016BSJJ002);鄭州輕工業(yè)學(xué)院研究生科技創(chuàng)新基金(2016026)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TM914.4;TP391.41

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本文編號(hào)：1776438