基于RPCA的太陽(yáng)能電池片表面缺陷檢測(cè)

【摘要】：目前太陽(yáng)能電池片生產(chǎn)過(guò)程中的缺陷檢測(cè)主要由人工完成,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,容易受主觀因素的影響.文中提出了一種基于RPCA(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的太陽(yáng)能電池片表面缺陷檢測(cè)方法.該方法對(duì)圖像矩陣進(jìn)行變換,使之分解成無(wú)缺陷的低秩矩陣圖像和有缺陷的稀疏矩陣圖像.通過(guò)凸優(yōu)化的方法,分別最小化上述兩個(gè)矩陣的核范數(shù)和1范數(shù),從而使矩陣得以有效快速地分解.同時(shí),文中分別對(duì)優(yōu)化的兩種算法:加速逼近梯度(Accelerated Proximal Gradient,APG)法和非精確增廣拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)法,在太陽(yáng)能電池片缺陷檢測(cè)的計(jì)算時(shí)間和迭代次數(shù)方面進(jìn)行了比較.最后通過(guò)大量實(shí)驗(yàn),證明了上述方法在檢測(cè)太陽(yáng)能電池片表面缺陷的可行性和有效性. 【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： RPCA 缺陷檢測(cè) APG法 IALM法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61070113)資助~~
【分類號(hào)】：TM914.4;TP391.41
【正文快照】： 1引言近年來(lái),由于日益嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題和全球石油短缺問(wèn)題,太陽(yáng)能電池片的需求增加顯著.日本福島核危機(jī)之后,這種需求甚至可能被繼續(xù)推動(dòng).太陽(yáng)能電池片將太陽(yáng)光子轉(zhuǎn)換成電能,由于其具有較低的材料成本、制造成本和很好的轉(zhuǎn)換效率、可用壽命,而受到多數(shù)生產(chǎn)廠商的青睞[1].然而太

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