【摘要】：太陽能電池板在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生缺陷,缺陷會導(dǎo)致太陽能電池板的效率降低,因此需要對太陽能電池板進行缺陷檢測.缺陷分割在自動檢測過程中是最困難的一步,也是后續(xù)檢測過程的前提.針對家用小型太陽能電池板進行缺陷檢測,該種電池板具有矩形外框、電極在中部、電致發(fā)光灰度不均等特點.根據(jù)以上特點,提出了一種創(chuàng)新的缺陷檢測方法.首先獲取圖像的先驗知識,然后通過前景分割、求灰度差分圖、對灰度差分圖使用二維最大類間方差法求缺陷起止位置、連接缺陷區(qū)域、形態(tài)學(xué)開操作處理、去除電極位置等步驟分割缺陷.實驗結(jié)果表明,提出的方法可以準確完整地分割出缺陷位置.
[Abstract]:In the process of production of solar panels, defects will cause the efficiency of solar panels to be reduced, so it is necessary to detect the defects of solar panels. Defect segmentation is the most difficult step in the automatic detection process, and it is also the premise of the subsequent detection process. The defect detection of small solar panel is carried out. This kind of panel has the characteristics of rectangular outer frame, middle electrode and uneven electroluminescence gray scale. According to the above characteristics, an innovative defect detection method is proposed. Firstly, the prior knowledge of the image is obtained, then the gray difference image is obtained through foreground segmentation. The two-dimensional maximum class variance method is used to find the starting and ending position of the defect, to connect the defect area, and to operate the morphology. Remove the electrode position and other steps to separate the defect. The experimental results show that the proposed method can segment the defect position accurately and completely.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院;
【基金】：北京市教委科技計劃面上項目(KM201210011003)
【分類號】：TM914.4

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本文編號：2288120