太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)的軟件設(shè)計

【摘要】： 為了滿足工業(yè)上和實驗室中對太陽能電池內(nèi)部缺陷檢測的需要,本文首先介紹了太陽能電池、電池組件的結(jié)構(gòu)和與缺陷有關(guān)的電池光電特性,從材料機理和工藝過程的角度對缺陷進行了詳細描述和分類,總結(jié)了光致熒光法、電致熒光法、暗鎖相熱圖法和開路照明鎖相熱圖法這四種常用電池缺陷檢測方法的原理、特點和優(yōu)缺點,設(shè)計了一種基于電致熒光法的太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)。 利用Visual C++6.0編寫了檢測系統(tǒng)中PC端的檢測軟件。檢測軟件利用USB接口實現(xiàn)采集控制參數(shù)的上傳和圖像數(shù)據(jù)的下載,實現(xiàn)了對缺陷圖像的顯示、預(yù)處理、識別處理和分類保存功能。檢測軟件先對圖像進行濾波除噪、銳化、直方圖均衡、偽彩色化等預(yù)處理,然后對預(yù)處理后的電池圖像進行分類識別處理,將所有種類內(nèi)部缺陷歸結(jié)為缺孔、裂紋和壞斑三種類型,對缺孔采用了孤立點檢測方法、Sobel算子、Roberts算子和拉普拉斯算子等邊緣檢測方法;對裂紋檢測則采取了豎直和±45°三個方向上的增強處理;對不同類型的大面積壞斑分別采取了直方圖分割算法、Ostu分割算法和根據(jù)所采集電池片缺陷的統(tǒng)計特征的掃描閾值分割算法。 通過比較各種算法,發(fā)現(xiàn)基于實驗統(tǒng)計的掃描閾值分割算法對大面積壞斑的分割效果最好,用此算法和點統(tǒng)計判決實現(xiàn)了對劣質(zhì)和無用電池片的自動化檢測;而Roberts算子對缺孔的邊緣提取效果最好,用此算法和提出的圓環(huán)識別算法實現(xiàn)了對孔狀缺陷的自動化檢測。 【關(guān)鍵詞】：太陽能電池 缺陷 預(yù)處理 Roberts算子 閾值分割
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TP274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 太陽能電池簡介9-10
• 1.2 太陽能電池檢測方法10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究概況11-12
• 1.4 本論文的內(nèi)容及意義12-13
• 2 太陽能電池缺陷檢測系統(tǒng)13-23
• 2.1 晶體硅太陽能電池的結(jié)構(gòu)及光電特性13-14
• 2.2 晶體硅太陽能電池的制造工藝14-15
• 2.3 晶體硅太陽能電池的缺陷及分類15-17
• 2.4 電池缺陷的ＥＬ檢測方法17-18
• 2.5 EL 缺陷檢測系統(tǒng)18-21
• 2.6 本章小結(jié)21-23
• 3 EL 檢測系統(tǒng)PC 端軟件系統(tǒng)設(shè)計23-33
• 3.1 檢測系統(tǒng)軟件開發(fā)環(huán)境23
• 3.2 需求分析23-24
• 3.3 軟件功能及圖像處理流程24-28
• 3.4 軟件系統(tǒng)類結(jié)構(gòu)28-29
• 3.5 用戶界面29-30
• 3.6 數(shù)據(jù)收發(fā)接口30-31
• 3.7 檢測結(jié)果存儲31-32
• 3.8 本章小結(jié)32-33
• 4 EL 檢測軟件的圖像處理方法33-55
• 4.1 圖像數(shù)據(jù)格式33-34
• 4.2 圖像預(yù)處理34-36
• 4.3 圖像邊緣提取36-39
• 4.4 圖像分割39-40
• 4.5 圖像的形態(tài)學(xué)處理40-41
• 4.6 EL 檢測圖像預(yù)處理的實驗結(jié)果41-44
• 4.7 對大面積壞斑的檢測結(jié)果44-47
• 4.8 對缺孔的檢測結(jié)果47-52
• 4.9 對裂紋的檢測結(jié)果52-53
• 4.10 人工識別檢測53-54
• 4.11 本章小結(jié)54-55
• 5 EL 檢測結(jié)果分析55-57
• 5.1 三種缺陷的成因及統(tǒng)計規(guī)律55
• 5.2 隱性缺陷的初步檢測結(jié)果55-56
• 5.3 檢測結(jié)果總結(jié)56-57
• 6 總結(jié)及展望57-58
• 6.1 本論文的主要工作57
• 6.2 后續(xù)工作57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-61

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