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。通過圖像處理技術對太陽能電池片圖像進行分析并快速準確地檢測太陽能電池片的質量,具有很強的理論研究意義和實際應用價值。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,針對實際生產(chǎn)中太陽能電池片任意擺放導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,對圖像進行校正并提取相應的感興趣區(qū)域,解決了傳統(tǒng)校正算法魯棒性低、準確性低、實時性低的問題。針對由于太陽能電池片表面復雜紋理的存在導致缺陷檢測難度大的問題,本文提出相應的表面紋理去除算法,解決了這個難題。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存在時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角問題,本文結合實際生產(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,基于上述算法并結合軟硬件,設計并實現(xiàn)了一套完整的太陽能電池片質量檢測系統(tǒng),最后通過實驗證明了本系統(tǒng)的可行性。實驗結果表明,與傳統(tǒng)的質量檢測算法相比較,本文所提出的算法校正成功率和計算速度均有所提升;太陽能電池片缺陷檢測準確率有了一定提高、魯棒性得到適當增強,尤其在多種缺陷同時存在的情況下;對于太陽能電池片的幾何測量,在準確性相當?shù)那闆r下,實時性得到了提高。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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業(yè)生產(chǎn)中占主導地位，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。本課題考慮到當前市場太陽能電池片作為實驗材料

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】

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本文編號：2876953