基于紅外熱成像的太陽(yáng)能板缺陷檢測(cè)

【摘要】：太陽(yáng)能發(fā)電是目前各種新能源中應(yīng)用最廣泛的新能源發(fā)電形式。太陽(yáng)能電池板是太陽(yáng)能發(fā)電的核心器件,其生產(chǎn)、安裝過(guò)程中不可避免產(chǎn)生的缺陷將嚴(yán)重影響電池板發(fā)電效率,因此太陽(yáng)能電池板的缺陷檢測(cè)是必不可少的環(huán)節(jié)。紅外探傷技術(shù)是工業(yè)缺陷檢測(cè)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一,具有無(wú)需濾除可見(jiàn)光,檢測(cè)速度快、精度高、非接觸式檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。本文在概括總結(jié)現(xiàn)有太陽(yáng)能板缺陷檢測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)上,提出的一種用紅外成像技術(shù)對(duì)光伏板缺陷在線檢測(cè)的方法。以紅外熱像儀技術(shù)為基礎(chǔ),利用紅外探傷的原理,合理結(jié)合圖像處理技術(shù),開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)了一套基于紅外熱成像的太陽(yáng)能電池板的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。具體內(nèi)容包括：首先,查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,論述了太陽(yáng)能光伏板缺陷檢測(cè)的背景和意義；接著分析概括了太陽(yáng)能光伏板及缺陷紅外特征及紅外熱成像在紅外探傷技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)理論,其中包括紅外輻射理論、紅外探傷原理、紅外成像技術(shù)理論、紅外熱像儀的各種影響因數(shù)分析等。并概述了數(shù)字圖像的概念和常用的算法。隨后按照實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求,通過(guò)器件的選型、模擬光源系統(tǒng)設(shè)計(jì)、檢測(cè)軟件編制,搭建完成一套太陽(yáng)能光伏板缺陷檢測(cè)系統(tǒng),給出了系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)方案與技術(shù)路線,完成機(jī)構(gòu)的測(cè)試。然后根據(jù)檢測(cè)流程以及電池板缺陷的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了系統(tǒng)軟件以及圖像處理算法并進(jìn)行了優(yōu)化。采用同態(tài)濾波器進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)圖像的清晰度；又在傳統(tǒng)的中值濾波的基礎(chǔ)上改進(jìn)了中值濾波算法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)中值濾波在去除噪聲時(shí)導(dǎo)致邊界點(diǎn)被模糊的缺點(diǎn)；在圖像的邊緣檢測(cè)算法中提出一種改進(jìn)的自動(dòng)識(shí)別雙閾值的Canny算法,有效的檢測(cè)出電池板的黑片、斷柵、隱裂和碎片四種常見(jiàn)的缺陷：應(yīng)用了K-L變換來(lái)提取圖像中的缺陷區(qū)域和整個(gè)區(qū)域平均灰度值之差、復(fù)雜度、長(zhǎng)寬比以及邊緣曲線曲率四個(gè)特征值,同是對(duì)提取到的特征信息進(jìn)行直線、曲線擬合,以及長(zhǎng)度、面積計(jì)算。本文改進(jìn)了傳統(tǒng)的哈夫變換,快速的分離線弧對(duì)曲線長(zhǎng)度的檢測(cè)和測(cè)量,最后針對(duì)缺陷的大小,分類處理,大缺陷,本文應(yīng)用了最小外接矩形的方法對(duì)其進(jìn)行面積計(jì)算,對(duì)于小缺陷,通過(guò)灰度形態(tài)學(xué)的檢測(cè)對(duì)其檢測(cè),最后對(duì)檢測(cè)到的缺陷進(jìn)行標(biāo)記。本文設(shè)計(jì)的基于紅外熱成像技術(shù)的太陽(yáng)能電池板缺陷檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)表明能滿足檢測(cè)目標(biāo)的設(shè)計(jì)要求,可檢測(cè)到損壞面積達(dá)到80%的黑片、長(zhǎng)度超過(guò)8cm隱裂和斷柵、面積超過(guò)25cm2的碎片等情況。檢測(cè)速度可以達(dá)到3個(gè)/秒,誤檢率為5%以下。具有效率高、運(yùn)行可靠、精度高等優(yōu)點(diǎn),具有良好的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。 【關(guān)鍵詞】：太陽(yáng)能電池板 缺陷檢測(cè) 紅外熱像 缺陷分類 圖像處理
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM914.4;TN219
【目錄】：

• 致謝6-7
• 摘要7-9
• Abstract9-16
• 1 緒論16-27
• 1.1 選題背景與意義16-17
• 1.2 文獻(xiàn)綜述17-22
• 1.2.1 外成像技術(shù)原理和概述18-20
• 1.2.2 紅外熱像技術(shù)的現(xiàn)狀20-22
• 1.3 研究思路及技術(shù)路線22-24
• 1.4 本論文主要工作24-27
• 2 太陽(yáng)能光伏電池板以及圖像處理概述27-39
• 2.1 太陽(yáng)能光伏電池板27-30
• 2.1.1 太陽(yáng)能光伏電池板發(fā)電原理27-28
• 2.1.2 太陽(yáng)能光伏電池板的生產(chǎn)過(guò)程28-29
• 2.1.3 太陽(yáng)能電池板缺陷成因及種類29-30
• 2.2 外檢測(cè)圖像處理概述30-32
• 2.2.1 數(shù)字圖像的表示30-32
• 2.3 常用的數(shù)字圖像處理算法32-38
• 2.3.1 圖像增強(qiáng)32-34
• 2.3.2 濾波34-35
• 2.3.3 邊緣檢測(cè)35-38
• 2.3.4 缺陷標(biāo)記38
• 2.4 小結(jié)38-39
• 3 光伏板缺陷檢測(cè)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)39-50
• 3.1 檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)任務(wù)和要求39-42
• 3.2 檢測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)42
• 3.3 主要設(shè)備選型42-49
• 3.3.1 紅外熱像儀42-44
• 3.3.2 太陽(yáng)能電池板選擇44-46
• 3.3.3 光源系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-47
• 3.3.4 光源的選擇47-49
• 3.4 小結(jié)49-50
• 4 太陽(yáng)能電池板缺陷檢測(cè)圖像處理算法研究及改進(jìn)50-76
• 4.1 圖像預(yù)處理51-53
• 4.1.1 同態(tài)濾波51-53
• 4.2 圖像濾波53-57
• 4.2.1 改進(jìn)的中值濾波54-57
• 4.3 圖像分割57-60
• 4.3.1 基于閾值的自動(dòng)識(shí)別的Canny算法58-60
• 4.4 尺寸測(cè)量60-66
• 4.4.1 直線測(cè)量60-61
• 4.4.2 曲線測(cè)量61-64
• 4.4.3 面積測(cè)量64-66
• 4.5 缺陷檢測(cè)算法設(shè)計(jì)和改進(jìn)66-75
• 4.5.1 缺陷圖像的特征提取與選擇67-71
• 4.5.2 灰度形態(tài)學(xué)檢測(cè)方法71-72
• 4.5.3 最小外接矩形搜索法72-74
• 4.5.4 缺陷標(biāo)記74-75
• 4.6 小結(jié)75-76
• 5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析76-85
• 5.1 檢測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析76-82
• 5.1.1 黑片76-78
• 5.1.2 斷柵78-79
• 5.1.3 碎片79-81
• 5.1.4 隱裂81-82
• 5.2 檢測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析82-85
• 5.3 小結(jié)85
• 6 總結(jié)與展望85-88
• 6.1 總結(jié)85-87
• 6.2 展望87-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 作者簡(jiǎn)介92

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