傳統(tǒng)的太陽(yáng)能電池片制造過(guò)程依靠人工檢測(cè)缺陷,但是人工檢測(cè)效率低下、成本高昂,隨著人工智能的迅猛發(fā)展,智能化是未來(lái)工業(yè)檢測(cè)的大趨勢(shì)。通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)太陽(yáng)能電池片圖像進(jìn)行分析并快速準(zhǔn)確地檢測(cè)太陽(yáng)能電池片的質(zhì)量,具有很強(qiáng)的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)自然光照條件下太陽(yáng)能電池片檢測(cè)問(wèn)題,本文首先總結(jié)了自然光照條件下能檢測(cè)的太陽(yáng)能電池片缺陷類(lèi)型;其次,針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中太陽(yáng)能電池片任意擺放導(dǎo)致獲取圖像扭曲的問(wèn)題,本文提出了基于多步長(zhǎng)搜索的圖像校正算法,對(duì)圖像進(jìn)行校正并提取相應(yīng)的感興趣區(qū)域,解決了傳統(tǒng)校正算法魯棒性低、準(zhǔn)確性低、實(shí)時(shí)性低的問(wèn)題。針對(duì)由于太陽(yáng)能電池片表面復(fù)雜紋理的存在導(dǎo)致缺陷檢測(cè)難度大的問(wèn)題,本文提出相應(yīng)的表面紋理去除算法,解決了這個(gè)難題。針對(duì)傳統(tǒng)缺陷檢測(cè)算法檢測(cè)缺陷種類(lèi)少、尤其是多種缺陷同時(shí)存在時(shí)檢測(cè)效果不好的問(wèn)題,本文提出了一套針對(duì)特定缺陷(缺角、崩邊、孔洞、污物、劃痕)的檢測(cè)算法,解決了傳統(tǒng)算法檢測(cè)缺陷種類(lèi)單一的問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)算法中幾何測(cè)量只考慮了偏轉(zhuǎn)角問(wèn)題,本文結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中的需求,增加了偏移量和柵極位置的研究,解決了傳統(tǒng)幾何測(cè)量范圍少的問(wèn)題。最后,基于上述算法并結(jié)合軟硬件,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套完整的太陽(yáng)能電池片質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng),最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了本系統(tǒng)的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)算法相比較,本文所提出的算法校正成功率和計(jì)算速度均有所提升;太陽(yáng)能電池片缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率有了一定提高、魯棒性得到適當(dāng)增強(qiáng),尤其在多種缺陷同時(shí)存在的情況下;對(duì)于太陽(yáng)能電池片的幾何測(cè)量,在準(zhǔn)確性相當(dāng)?shù)那闆r下,實(shí)時(shí)性得到了提高。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TM914.4
【部分圖文】：

紹陽(yáng)能電池片可以分為很多種包括單晶硅太陽(yáng)能電池片、種。單晶硅太陽(yáng)能電池片轉(zhuǎn)業(yè)生產(chǎn)中占主導(dǎo)地位，但由晶硅薄膜和非晶硅薄膜作為片相比，多晶硅薄膜太陽(yáng)能片。非晶硅薄膜太陽(yáng)能片電轉(zhuǎn)換效率不高，從而影響了它片根據(jù)尺寸可以分為103mmmm。本課題考慮到當(dāng)前市場(chǎng)太陽(yáng)能電池片作為實(shí)驗(yàn)材料

太陽(yáng)能電池片表面缺陷圖像

太陽(yáng)能電池片幾何測(cè)量圖像
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2876953