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基于红外热成像的太阳能板缺陷检测

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 21:32:31
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基于红外热成像的太阳能板缺陷检测【摘要】:太阳能发电是目前各种新能源中应用最广泛的新能源发电形式。太阳能电池板是太阳能发电的核心器件,其生产、安装过程中不可避免产生的缺陷将严重影响

【摘要】:太阳能发电是目前各种新能源中应用最广泛的新能源发电形式。太阳能电池板是太阳能发电的核心器件,其生产、安装过程中不可避免产生的缺陷将严重影响电池板发电效率,因此太阳能电池板的缺陷检测是必不可少的环节。红外探伤技术是工业缺陷检测领域中的研究热点之一,具有无需滤除可见光,检测速度快、精度高、非接触式检测等优点。本文在概括总结现有太阳能板缺陷检测技术基础上,提出的一种用红外成像技术对光伏板缺陷在线检测的方法。以红外热像仪技术为基础,利用红外探伤的原理,合理结合图像处理技术,开发和设计了一套基于红外热成像的太阳能电池板的缺陷检测系统。具体内容包括:首先,查阅国内外相关研究文献基础上,论述了太阳能光伏板缺陷检测的背景和意义;接着分析概括了太阳能光伏板及缺陷红外特征及红外热成像在红外探伤技术应用的相关理论,其中包括红外辐射理论、红外探伤原理、红外成像技术理论、红外热像仪的各种影响因数分析等。并概述了数字图像的概念和常用的算法。随后按照实时检测的要求,通过器件的选型、模拟光源系统设计、检测软件编制,搭建完成一套太阳能光伏板缺陷检测系统,给出了系统的整体设计方案与技术路线,完成机构的测试。然后根据检测流程以及电池板缺陷的特点设计了系统软件以及图像处理算法并进行了优化。采用同态滤波器进行优化和改进图像的清晰度;又在传统的中值滤波的基础上改进了中值滤波算法,弥补了传统中值滤波在去除噪声时导致边界点被模糊的缺点;在图像的边缘检测算法中提出一种改进的自动识别双阈值的Canny算法,有效的检测出电池板的黑片、断栅、隐裂和碎片四种常见的缺陷:应用了K-L变换来提取图像中的缺陷区域和整个区域平均灰度值之差、复杂度、长宽比以及边缘曲线曲率四个特征值,同是对提取到的特征信息进行直线、曲线拟合,以及长度、面积计算。本文改进了传统的哈夫变换,快速的分离线弧对曲线长度的检测和测量,最后针对缺陷的大小,分类处理,大缺陷,本文应用了最小外接矩形的方法对其进行面积计算,对于小缺陷,通过灰度形态学的检测对其检测,最后对检测到的缺陷进行标记。本文设计的基于红外热成像技术的太阳能电池板缺陷检测系统,实验表明能满足检测目标的设计要求,可检测到损坏面积达到80%的黑片、长度超过8cm隐裂和断栅、面积超过25cm2的碎片等情况。检测速度可以达到3个/秒,误检率为5%以下。具有效率高、运行可靠、精度高等优点,具有良好的社会效益和经济效益。 【关键词】:太阳能电池板 缺陷检测 红外热像 缺陷分类 图像处理
【学位授予单位】:中国计量学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM914.4;TN219
【目录】:
  • 致谢6-7
  • 摘要7-9
  • Abstract9-16
  • 1 绪论16-27
  • 1.1 选题背景与意义16-17
  • 1.2 文献综述17-22
  • 1.2.1 外成像技术原理和概述18-20
  • 1.2.2 红外热像技术的现状20-22
  • 1.3 研究思路及技术路线22-24
  • 1.4 本论文主要工作24-27
  • 2 太阳能光伏电池板以及图像处理概述27-39
  • 2.1 太阳能光伏电池板27-30
  • 2.1.1 太阳能光伏电池板发电原理27-28
  • 2.1.2 太阳能光伏电池板的生产过程28-29
  • 2.1.3 太阳能电池板缺陷成因及种类29-30
  • 2.2 外检测图像处理概述30-32
  • 2.2.1 数字图像的表示30-32
  • 2.3 常用的数字图像处理算法32-38
  • 2.3.1 图像增强32-34
  • 2.3.2 滤波34-35
  • 2.3.3 边缘检测35-38
  • 2.3.4 缺陷标记38
  • 2.4 小结38-39
  • 3 光伏板缺陷检测系统方案设计39-50
  • 3.1 检测系统的设计任务和要求39-42
  • 3.2 检测系统硬件设计42
  • 3.3 主要设备选型42-49
  • 3.3.1 红外热像仪42-44
  • 3.3.2 太阳能电池板选择44-46
  • 3.3.3 光源系统设计46-47
  • 3.3.4 光源的选择47-49
  • 3.4 小结49-50
  • 4 太阳能电池板缺陷检测图像处理算法研究及改进50-76
  • 4.1 图像预处理51-53
  • 4.1.1 同态滤波51-53
  • 4.2 图像滤波53-57
  • 4.2.1 改进的中值滤波54-57
  • 4.3 图像分割57-60
  • 4.3.1 基于阈值的自动识别的Canny算法58-60
  • 4.4 尺寸测量60-66
  • 4.4.1 直线测量60-61
  • 4.4.2 曲线测量61-64
  • 4.4.3 面积测量64-66
  • 4.5 缺陷检测算法设计和改进66-75
  • 4.5.1 缺陷图像的特征提取与选择67-71
  • 4.5.2 灰度形态学检测方法71-72
  • 4.5.3 最小外接矩形搜索法72-74
  • 4.5.4 缺陷标记74-75
  • 4.6 小结75-76
  • 5 实验设计与分析76-85
  • 5.1 检测实验数据和分析76-82
  • 5.1.1 黑片76-78
  • 5.1.2 断栅78-79
  • 5.1.3 碎片79-81
  • 5.1.4 隐裂81-82
  • 5.2 检测实验数据和分析82-85
  • 5.3 小结85
  • 6 总结与展望85-88
  • 6.1 总结85-87
  • 6.2 展望87-88
  • 参考文献88-92
  • 作者简介92


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