基于圖像處理的太陽能晶片數(shù)片裝置的研究

【摘要】：晶片和電池片的計數(shù)是晶體硅太陽能組件生產(chǎn)過程中必不可少的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人工計數(shù)不僅勞動強度高,而且計數(shù)效率低、誤差大、破損率高。目前,國內(nèi)外對基于紋理特征的紙張計數(shù)有一定的研究基礎(chǔ),但在太陽能晶片和電池片計數(shù)方面的應(yīng)用研究和文獻較少。本文根據(jù)企業(yè)的實際需求,以“基于圖像處理的太陽能晶片數(shù)片裝置的研究”為題進行了研究。文中介紹了目前國內(nèi)有關(guān)太陽能晶片計數(shù)的研究現(xiàn)狀;設(shè)計了數(shù)片裝置,并分別介紹了各個關(guān)鍵部件的選擇和實現(xiàn)方案;明確了圖像處理過程中的原始圖像的采集方法;研究了在噪聲和復(fù)雜背景下的圖像處理,經(jīng)對比各種處理后的數(shù)據(jù),選取能夠突出橫向條紋特征的濾波和微分模板,確定了適合晶片和電池片紋理特征的圖像處理方案;為了準(zhǔn)確計數(shù),研究了快速地判別晶片或電池片的計數(shù)算法,以及判別一疊晶片(或電池片)的邊界定位與計算方法。在本文的研究過程中,圖像處理的計算方法是在MATLAB中編程驗算的,為了加快算法的運算速度,實際系統(tǒng)中的算法采用C++編寫,并用VS2010編寫上位機軟件。系統(tǒng)經(jīng)過試用,基本滿足企業(yè)生產(chǎn)的需要。隨著太陽能晶片的數(shù)片裝置在車間的不斷應(yīng)用,將根據(jù)工人在車間試用過程中出現(xiàn)的不足,不斷地改進和完善圖像處理的方法,提高計數(shù)算法的準(zhǔn)確性和數(shù)片裝置的運行效率,讓這一裝置在太陽能發(fā)電產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用。 【關(guān)鍵詞】：太陽能晶片 圖像處理 邊緣定位 計數(shù)算法
【學(xué)位授予單位】：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 引言8-9
• 1.2 課題的研究意義及現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 課題的研究意義9-10
• 1.2.2 課題的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文的研究內(nèi)容及內(nèi)容安排12-14
• 1.3.1 論文的研究內(nèi)容12
• 1.3.2 論文的內(nèi)容安排12-14
• 2 數(shù)片裝置的硬件介紹14-21
• 2.1 數(shù)片裝置的整體結(jié)構(gòu)14-15
• 2.2 數(shù)片裝置的關(guān)鍵部件的選擇15-21
• 2.2.1 相機的性能要求及選擇15-17
• 2.2.2 照明的選擇17-19
• 2.2.3 分光板的性能及選擇19-21
• 3 相關(guān)圖像處理知識基礎(chǔ)21-24
• 3.1 圖像的灰度化21
• 3.2 圖像的平滑濾波21-22
• 3.3 圖像的銳化處理22
• 3.4 本裝置的圖像處理22-24
• 4 數(shù)片裝置的圖像處理研究24-44
• 4.1 軟件設(shè)計流程24-25
• 4.2 圖像采集過程的實現(xiàn)25-26
• 4.3 圖像處理過程的實現(xiàn)26-44
• 4.3.1 圖像的濾波處理29-31
• 4.3.2 圖像的銳化處理-微分31-41
• 4.3.3 圖像的投影賦值41-44
• 5 數(shù)片裝置的關(guān)鍵算法研究44-53
• 5.1 邊緣定位44-47
• 5.1.1 方法研究44-46
• 5.1.2 方法的對比46-47
• 5.2 計數(shù)算法47-53
• 5.2.1 計數(shù)算法的研究47-51
• 5.2.2 計數(shù)結(jié)果及分析51-53
• 6 結(jié)論及展望53-54
• 6.1 結(jié)論53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻54-56
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56-57
• 作者簡介57-58
• 致謝58-59

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