基于近紅外圖像的太陽能電池故障檢測

【摘要】：太陽能發(fā)電是近期發(fā)展起來的一種具有巨大潛力的新能源技術,而太陽能電池是其中的核心。當電池單元出現(xiàn)各種問題或故障時就會大大減少其使用價值,因此太陽能電池故障檢測的方法具有很大的實用價值。當前工業(yè)界對于太陽能電池的故障檢測方法基本上還是生產(chǎn)線上的目視檢測以及伏安特性曲線的檢測。盡管已經(jīng)有文獻報導了遠紅外圖像處理、可見光圖像處理等方法,但這些方法都有檢測速度慢或檢測的故障類型少等不足。 近紅外圖像法檢測太陽能電池是近年來新發(fā)展的一種快捷的太陽能電池檢測手段,其原理是利用硅太陽能電池在通電時發(fā)出波長1150nm的紅外線,利用近紅外攝像方法得到太陽能電池圖像。由于此近紅外圖像能夠包含太陽能電池的全部細節(jié),故可據(jù)此探測太陽能電池故障情況。相比傳統(tǒng)的方法,它具有可檢測的故障類型全面、檢測速度快等優(yōu)點。本文工作是使用圖像識別的手段分析太陽能電池的近紅外圖像,可以識別太陽能電池的碎片、隱裂、斷柵、內(nèi)阻差異等不同故障,使太陽能電池的檢測效率有了較大的提高。 【關鍵詞】：太陽能電池 近紅外圖像 圖像處理 故障檢測
【學位授予單位】：復旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41;TM914.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 引言7-14
• 1.1 太陽能光電技術的使用背景和意義7
• 1.2 太陽能光電應用中的晶體硅太陽能電池7-9
• 1.3 國內(nèi)多晶硅太陽能電池產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)工藝存在的問題9
• 1.4 傳統(tǒng)的太陽能電池檢測方法9-10
• 1.4.1 太陽能電池組件測試儀9
• 1.4.2 圖像識別檢測法9-10
• 1.4.3 一般性紅外圖像檢測法10
• 1.5 近年來新發(fā)展起來的近紅外檢測法10-12
• 1.5.1 近紅外檢測法的原理10-12
• 1.5.2 近紅外圖像后期處理的現(xiàn)狀12
• 1.6 論文的課題背景和主要研究內(nèi)容12-14
• 第二章 太陽能電池組近紅外圖像的前期處理14-23
• 2.1 近紅外圖像的主要待處理問題14
• 2.2 桶形失真校正14-18
• 2.2.1 桶形失真來源及校正原理14-17
• 2.2.2 孔洞效應和消除17
• 2.2.3 桶形失真校正算法17
• 2.2.4 桶形校正的結果17-18
• 2.3 幾何變形校正18-19
• 2.3.1 幾何拉伸變形的原理18-19
• 2.3.2 幾何變形校正的結果19
• 2.4 太陽能電池單個單元的提取19-23
• 2.4.1 太陽能電池單元提取的算法原理20
• 2.4.2 相關算法的具體實現(xiàn)20-21
• 2.4.3 原圖像與模板圖像的邊緣增強21-22
• 2.4.4 單元提取的試驗結果22-23
• 第三章 對四種主要故障類型的檢測23-33
• 3.1 太陽能電池出現(xiàn)得主要故障23-24
• 3.2 碎片故障的表現(xiàn)及其檢測24-27
• 3.3 斷柵故障的表現(xiàn)及其檢測27-29
• 3.4 隱裂故障的表現(xiàn)與檢測29-30
• 3.5 內(nèi)阻故障的表現(xiàn)與檢測30-31
• 3.6 試驗結果與統(tǒng)計31-33
• 第四章 總結與展望33-34
• 4.1 全文總結33
• 4.2 未來展望33-34
• 參考文獻34-37
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文37-38
• 致謝38-39

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