太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)的研究

【摘要】：在能源危機日益嚴重的今天，太陽能作為一種綠色、環(huán)保、永不枯竭的新能源，具有廣泛的應用前景，太陽能電池的開發(fā)、生產(chǎn)技術成為了炙手可熱的課題。在太陽能電池的生產(chǎn)研究中，缺陷檢測技術的優(yōu)劣直接影響了出廠產(chǎn)品的質量，對于企業(yè)非常重要，因此太陽能電池的缺陷檢測技術擁有著巨大的使用前景。 本文介紹了太陽能電池的基本結構及光電特性.從材料機理和工藝過程的角度對缺陷進行了描述和分類。研究了幾種常用的太陽能電池檢測方法的原理和特點，并對各種方法進行了比較，并利用其中最適合的電致熒光法設計了一款專門處理太陽能電池片的缺陷檢測系統(tǒng)。 使用Visual C++6.0軟件編寫了太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)的軟件部分。用戶可以利用此軟件查看所要檢測的圖像，還可以查看圖像的直方圖，另外可以根據(jù)用戶的需要對圖像進行縮放操作。本軟件處理太陽能電池缺陷圖像的步驟分為預處理、識別檢測和保存結果。首先對圖像進行中值濾波、高斯平滑、拉普拉斯銳化、直方圖均衡和偽彩色化等預處理。然后進行缺陷的檢測識別，軟件把缺陷分成壞斑、缺孔和裂紋三種情況進行檢測。對于壞斑可以使用直方圖分割算法和Otsu算法進行圖像分割，另外提出了一種改進的圖像分割算法，通過實驗對比發(fā)現(xiàn)改進的分割方法可以達到更好的圖像分割效果，對分割后的圖像進行開運算去除柵線等影響，最后利用點統(tǒng)計判決方法進行判定，能夠達到自動檢測壞斑缺陷的目的；對于缺孔可以使用Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯算子、 Pr ewitt算子和Krisch算子進行邊緣檢測，通過實驗對比發(fā)現(xiàn)Roberts算子的邊緣檢測效果最好，之后進行二值化，最后利用圓孔的識別算法進行識別，可以達到自動檢測缺孔缺陷的目的；對于太陽能電池的裂紋缺陷可以使用豎直和±45°的方向對圖中的裂紋進行加強，再進行人工檢測。 本文詳細分析了太陽能電池缺陷檢測方法，設計了太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)及PC端軟件，所設計的軟件能夠實現(xiàn)對于太陽能電池缺陷的檢測和識別，達到了預期的目的。 【關鍵詞】：太陽能電池 電致熒光法 圖像分割 邊緣檢測 自動識別
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TM914.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 引言10
• 1.2 太陽能電池檢測方法概述10-11
• 1.3 課題研究的背景及意義11-12
• 1.4 國內外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.5 論文的工作及內容安排13-14
• 第二章 太陽能電池原理及缺陷檢測技術14-22
• 2.1 太陽能電池簡介14-17
• 2.1.1 太陽能電池基本結構14-15
• 2.1.2 太陽能電池的光電特性15-16
• 2.1.3 太陽能電池的制作工藝16-17
• 2.2 太陽能電池的缺陷分類17-19
• 2.2.1 太陽能電池缺陷分類17-18
• 2.2.2 太陽能電池缺陷圖像18-19
• 2.3 常用缺陷檢測方法介紹19-22
• 2.3.1 常用缺陷檢測方法19-20
• 2.3.2 幾種常用檢測方法的優(yōu)缺點20-22
• 第三章 基于 EL 檢測方法的系統(tǒng)22-28
• 3.1 EL 檢測方法的介紹22-23
• 3.2 EL 檢測系統(tǒng)的構成23-28
• 第四章 EL 檢測系統(tǒng) PC 端軟件設計28-34
• 4.1 軟件開發(fā)環(huán)境28-29
• 4.2 需求分析29
• 4.3 軟件功能29-32
• 4.4 用戶界面32
• 4.5 儲存結果32-34
• 第五章 EL 檢測軟件的圖像處理方法34-52
• 5.1 圖像的預處理方法34-39
• 5.1.1 圖像的數(shù)據(jù)格式34
• 5.1.2 圖像的預處理34-39
• 5.2 圖像的邊緣提取技術39-43
• 5.3 圖像的分割技術43-45
• 5.4 圖像的形態(tài)學處理技術45-47
• 5.5 預處理各功能的實驗結果47-52
• 5.5.1 中值濾波實驗結果47-48
• 5.5.2 高斯平滑實驗結果48-49
• 5.5.3 拉普拉斯銳化實驗結果49
• 5.5.4 直方圖均衡實驗結果49-51
• 5.5.5 偽彩色化實驗結果51-52
• 第六章 EL 檢測軟件的檢測結果52-64
• 6.1 對于大面積壞斑的檢測52-57
• 6.1.1 直方圖閾值分割法52-53
• 6.1.2 最大類間方差法（Otsu 法）53
• 6.1.3 改進的閾值分割方法53-55
• 6.1.4 大面積壞斑缺陷的自動判決55-57
• 6.2 對于缺孔的檢測57-62
• 6.2.1 Roberts 算子檢測57
• 6.2.2 Sobel 算子檢測57-58
• 6.2.3 高斯—拉普拉斯算子檢測58
• 6.2.4 Prewitt 算子檢測58-59
• 6.2.5 Kirsch 算子檢測59-60
• 6.2.6 缺孔的自動判決60-62
• 6.3 對于裂紋的檢測62-64
• 第七章 結論64-66
• 7.1 論文的主要工作64-65
• 7.2 下一步的工作展望65-66
• 參考文獻66-70
• 攻讀學位期間所取得的相關科研成果70-72
• 致謝72-73

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