基于红外热成像的太阳能板缺陷检测
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
【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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