基于圖像技術的太陽能電池表面缺陷檢測

【摘要】：太陽能電池以其清潔、儲量大、無污染已引起世界范圍的廣泛關注。太陽能的開發(fā)和利用提供了解決常規(guī)能源短缺和環(huán)境污染的有效途徑,是人類理想的替代能源。隨著太陽能電池的廣泛應用,對電池表面質(zhì)量的控制要求也不斷提高。在太陽能電池表面生產(chǎn)中的質(zhì)量控制的意義和重要性越來越明顯。目前,傳統(tǒng)的手工檢測方法存在諸多弊端,也對企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模的發(fā)展影響很大。所以,研發(fā)太陽能電池的缺陷檢測系統(tǒng),實際應用價值更高。 本文主要研究了以下幾個方面： (1)本文分析了太陽能電池產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢；根據(jù)太陽能電池的表面缺陷檢測系統(tǒng)的技術要求,提出了利用圖像處理技術檢測電池表面質(zhì)量的設計方案,介紹了檢測系統(tǒng)的結構和數(shù)據(jù)處理流程； (2)利用區(qū)域監(jiān)測閾值分割的圖像處理,該方法可以顯著突出缺陷區(qū)域,有效提高圖像的層次感。由于不規(guī)則的太陽能硅晶片表面缺陷和表面條紋的影響,我采用中值濾波去除孤立的斷點噪聲,然后腐蝕膨脹圖像。實驗結果表明,該算法可以有效地提高缺陷區(qū)域和連接的定位精度,大大提高了檢測的效率； (3)通過數(shù)字圖像處理的缺陷細胞圖像識別,一方面,計算特征缺陷面積和百分比,完成缺陷識別和量化判斷；另一方面,對采集的太陽能電池照片做破損不合格判別,實現(xiàn)圖像旋轉,圖像存儲,電池片破損區(qū)域識別、破損面積計算等的自動化識別；制作了Matlab的GUI圖形用戶界面,操作簡單,滿足實際生產(chǎn)操作的需求。 本文提出了一種自動識別太陽能電池組件缺陷的方案,并將缺陷檢測提高到了可精確量化識別的水平,有著較好的應用前景。 【關鍵詞】：太陽能電池 質(zhì)量檢測 Matlab 圖像處理
【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM914.4;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景與意義9-10
• 1.2 太陽能電池表面質(zhì)量檢測研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容及組織結構11-13
• 1.3.1 本文的主要內(nèi)容11
• 1.3.2 本文的組織結構11-13
• 第2章 太陽能電池表面質(zhì)量檢測原理13-20
• 2.1 太陽能電池表面檢測系統(tǒng)工作原理13-14
• 2.2 太陽能單晶硅片表面缺陷檢測技術發(fā)展與應用14-16
• 2.3 數(shù)字圖像處理基礎16-20
• 2.3.1 圖像數(shù)字化16
• 2.3.2 數(shù)字圖像處理16-18
• 2.3.3 Matlab圖像處理18-20
• 第3章 缺陷檢測圖像處理理論基礎20-25
• 3.1 圖像增強20-21
• 3.1.1 灰度線性變換20
• 3.1.2 圖像中值濾波20-21
• 3.2 圖像分割21-23
• 3.2.1 自適應閾值分割21-23
• 3.3 圖像形態(tài)學23-25
• 3.3.1 數(shù)學形態(tài)學23
• 3.3.2 二值形態(tài)學23-25
• 第4章 基于圖像處理的太陽能電池表面質(zhì)量檢測方法研究25-55
• 4.1 電池板的缺陷識別25-27
• 4.1.1 缺陷識別意義25
• 4.1.2 電池板缺陷識別的算法流程25-26
• 4.1.3 電池板損壞部分的特征提取26-27
• 4.2 界面設計流程及操作展示27-48
• 4.2.1 GUI界面設計27-30
• 4.2.2 表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)GUI的介紹30-40
• 4.2.3 缺陷識別的過程40-48
• 4.3 算法對比48-54
• 4.3.1 邊緣檢測算法48-49
• 4.3.2 邊緣檢測法提取電池表面缺陷49-53
• 4.3.3 對比分析53-54
• 4.4 本章小結54-55
• 第5章 結論與展望55-56
• 5.1 本文的主要結論55
• 5.2 展望55-56
• 參考文獻56-60
• 致謝60

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