發(fā)布時(shí)間：2020-11-09 20:51

　　 傳統(tǒng)的太陽能電池片制造過程依靠人工檢測缺陷,但是人工檢測效率低下、成本高昂,隨著人工智能的迅猛發(fā)展,智能化是未來工業(yè)檢測的大趨勢。通過圖像處理技術(shù)對太陽能電池片圖像進(jìn)行分析并快速準(zhǔn)確地檢測太陽能電池片的質(zhì)量,具有很強(qiáng)的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。針對自然光照條件下太陽能電池片檢測問題,本文首先總結(jié)了自然光照條件下能檢測的太陽能電池片缺陷類型;其次,針對實(shí)際生產(chǎn)中太陽能電池片任意擺放導(dǎo)致獲取圖像扭曲的問題,本文提出了基于多步長搜索的圖像校正算法,對圖像進(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)性低的問題。針對由于太陽能電池片表面復(fù)雜紋理的存在導(dǎo)致缺陷檢測難度大的問題,本文提出相應(yīng)的表面紋理去除算法,解決了這個(gè)難題。針對傳統(tǒng)缺陷檢測算法檢測缺陷種類少、尤其是多種缺陷同時(shí)存在時(shí)檢測效果不好的問題,本文提出了一套針對特定缺陷(缺角、崩邊、孔洞、污物、劃痕)的檢測算法,解決了傳統(tǒng)算法檢測缺陷種類單一的問題。針對傳統(tǒng)算法中幾何測量只考慮了偏轉(zhuǎn)角問題,本文結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)過程中的需求,增加了偏移量和柵極位置的研究,解決了傳統(tǒng)幾何測量范圍少的問題。最后,基于上述算法并結(jié)合軟硬件,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套完整的太陽能電池片質(zhì)量檢測系統(tǒng),最后通過實(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;太陽能電池片缺陷檢測準(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;對于太陽能電池片的幾何測量,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)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM914.4
【部分圖文】：

紹陽能電池片可以分為很多種包括單晶硅太陽能電池片、種。單晶硅太陽能電池片轉(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，多晶硅薄膜太陽能片。非晶硅薄膜太陽能片電轉(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)前市場太陽能電池片作為實(shí)驗(yàn)材料

太陽能電池片表面缺陷圖像

太陽能電池片幾何測量圖像
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2876953