基于數(shù)字圖像處理的太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)技術(shù)研究

【摘要】：太陽(yáng)能電池作為太陽(yáng)能的一種載體，小到路燈，大到空間用電池板，得到了廣泛的使用，那么太陽(yáng)能電池質(zhì)量的好壞，直接影響著其壽命的長(zhǎng)短和發(fā)電效率的高低。利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行工業(yè)上的質(zhì)量檢測(cè)越來(lái)越受到人們的青睞，相對(duì)人工目視檢測(cè)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)具有可靠、高效、準(zhǔn)確及智能化等優(yōu)勢(shì)，在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品大規(guī)?；a(chǎn)、產(chǎn)品檢測(cè)的一致性方面具有不可替代的作用，并且可大大降低勞動(dòng)成本。機(jī)器視覺(jué)涉及很多方面，其中一方面就是目標(biāo)圖像的獲取并對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理，由于環(huán)境、采集設(shè)備等因素，工業(yè)相機(jī)采集到的缺陷圖片，圖像背景噪聲干擾很大，增加了缺陷檢測(cè)的難度。本文針對(duì)目前方法中存在著太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)種類單一和缺陷檢測(cè)抗干擾能力差等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種可在復(fù)雜背景環(huán)境中檢測(cè)并識(shí)別太陽(yáng)能電池缺陷種類的方法。主要包括以下內(nèi)容： (1)通過(guò)改進(jìn)的線性濾波投影積分方法進(jìn)行電極定位，使用電極附近像素值進(jìn)行電極填充，以消除電極干擾，將圖像的明暗程度信息應(yīng)用在了高頻提升濾波處理中，并使用了改進(jìn)的直方圖信息二值化方法，可有效的提取缺陷信息。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，尤其是在檢測(cè)黑心缺陷上得到了很好的效果，準(zhǔn)確率可達(dá)到100%。 (2)改進(jìn)了一種快速的局部自適應(yīng)閾值二值化方法，該方法充分利用了上一次的計(jì)算結(jié)果，避免了重復(fù)計(jì)算，通過(guò)投影定位電極并填充電極，再結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波處理，可快速準(zhǔn)確提取出黑點(diǎn)、履帶印、斷線和隱裂缺陷。 (3)使用了一種以缺陷輪廓信息進(jìn)行分類識(shí)別的方法。將圖像看做一個(gè)視場(chǎng)，圖片中每一個(gè)缺陷看做為一個(gè)“物體”，八鄰域掃描“物體”獲取其輪廓，依據(jù)缺陷的輪廓信息計(jì)算出每個(gè)缺陷的長(zhǎng)寬比、面積比、中心等特征量，并依據(jù)該特征量進(jìn)行分類識(shí)別。 本文的意義在于設(shè)計(jì)了一種可以在復(fù)雜背景環(huán)境下的太陽(yáng)能電池多缺陷檢測(cè)的方法，大大提高了檢測(cè)和識(shí)別精度，具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 【關(guān)鍵詞】：太陽(yáng)能電池 缺陷檢測(cè) 二值化 輪廓 分類
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題研究意義9-10
• 1.2 太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容和組織架構(gòu)12-13
• 第二章 太陽(yáng)能電池缺陷類型及識(shí)別流程13-19
• 2.1 太陽(yáng)能電池工作原理13-14
• 2.2 電致發(fā)光原理14
• 2.3 太陽(yáng)能電池缺陷種類14-16
• 2.4 太陽(yáng)能電池缺陷識(shí)別流程16-18
• 2.4.1 預(yù)處理16-17
• 2.4.2 特征提取17
• 2.4.3 識(shí)別分類17-18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 第三章 太陽(yáng)能電池缺陷圖像預(yù)處理19-43
• 3.1 基于線性濾波積分投影定位并消除電極19-25
• 3.1.1 投影法去除電極19-20
• 3.1.2 指定模板線性濾波20-21
• 3.1.3 水平積分投影確定電極位置21
• 3.1.4 填充電極21-24
• 3.1.5 與其它方法對(duì)比24-25
• 3.2 改進(jìn)的自適應(yīng)高頻提升濾波處理25-27
• 3.3 改進(jìn)的直方圖自適應(yīng)閾值二值化缺陷提取27-32
• 3.3.1 改進(jìn)的直方圖自適應(yīng)閾值二值化方法27-29
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比29-32
• 3.4 改進(jìn)的快速缺陷信息增強(qiáng)算法32-42
• 3.4.1 圖像平滑33
• 3.4.2 改進(jìn)的快速局部自適應(yīng)閾值二值化處理33-37
• 3.4.3 形態(tài)學(xué)處理37-39
• 3.4.4 電極定位并填充39-42
• 3.4.5 預(yù)處理方法對(duì)比42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 缺陷特征提取43-49
• 4.1 提取缺陷輪廓43-45
• 4.2 缺陷特征量的選擇45-47
• 4.3 本章小結(jié)47-49
• 第五章 缺陷識(shí)別與分類49-59
• 5.1 缺陷識(shí)別流程及方法49-52
• 5.2 軟件設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-58
• 5.3 本章小結(jié)58-59
• 第六章 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果65-67
• 致謝67-68

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