基于生物视觉模型的太阳能电池板缺陷检测的应用研究

【摘要】：太阳能电池板作为太阳能转化为电能的器件，其研究与制造得到人们广泛的关注。在太阳能电池板生产过程中，难免会产生一些缺陷，将很大的影响产品的寿命及光电效率。因此在被投入市场之前，缺陷的检测成为一项非常重要的环节。随着自动化技术的发展，目前基于软件的图像处理方法检测缺陷，对采集的图像要求比较高，且识别率达不到工业检测的要求。 本文根据计算机视觉中模拟生物视觉机制模型的最新研究进展以及研究成果，对能够模拟具有物体识别能力的腹侧视觉通路的Serre标准模型加以改进，并加入结合高斯拉普拉斯算子LOG和自适应维纳滤波的去噪声斑预处理方案，同时预处理得到LGBPHS特征，并利用检测明显裂纹的Percolation-based图像处理方法，判定该算法定位和基于改进的标准模型方法计算结果，主要是C2层输出的MAX值和是否有裂纹的分类识别结果，完成裂纹的定位功能。通过对实验结果的分析得知，该方法克服了传统图像处理方法识别率低的问题，但仍有诸多应该改进的地方，譬如引入贝叶斯模型为该模型提供反馈机制增强自学习能力和改进各层算法完善层次结构提高特征计算效率，这些也是本文未来主要的研究方向。 众所周知人眼能够识别出机器使用传统识别方法不能识别的东西，人眼具有对物识别响应迅速及学习比较的能力，通过研究人眼的识别原理，发展机器模拟人眼识别并应用在工业生产中让其代替人眼劳动具有划时代的意义。 【关键词】：太阳能电池板 生物视觉模型 图像处理 工业检测
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM914.4
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 致谢7-10
• 插图清单10-11
• 表格清单11-12
• 第一章 绪论12-17
• 1.1 课题的研究背景及研究意义12-13
• 1.1.1 课题的研究背景12
• 1.1.2 课题的研究意义12-13
• 1.2 太阳能电池板缺陷检测的研究现状13-14
• 1.2.1 硬件主导的太阳能电池板缺陷检测方法13
• 1.2.2 软件主导的太阳能电池板缺陷检测方法13-14
• 1.3 太阳能电池板图像特点及检测难点14-16
• 1.3.1 太阳能电池板实物图特征14-15
• 1.3.2 光致发光太阳能电池板图像特点及检测难点15-16
• 1.4 本文的主要内容及章节安排16-17
• 第二章 基于计算机视觉的检测技术基础17-29
• 2.1 检测图像采集的基本方法17-20
• 2.1.1 太阳能电池发光特征17
• 2.1.2 电致发光的短波红外成像17-18
• 2.1.3 光致发光的太阳能电池成像18-19
• 2.1.4 其他采集方法及本文方法19-20
• 2.2 相关的数字图像处理知识20-25
• 2.2.1 OTSU 阈值化处理20-21
• 2.2.2 图像形态学操作21-22
• 2.2.3 Blob 分析22-23
• 2.2.4 其他图像处理方法23-25
• 2.3 视觉感知模型与分类识别的理论基础25-27
• 2.3.1 视觉感知模型的理论基础25-26
• 2.3.2 分类识别的理论基础26-27
• 2.4 检测结果的评估与分析27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 太阳能电池板图像预处理技术29-36
• 3.1 引言29
• 3.2 去噪声斑处理29-32
• 3.2.1 高斯拉普拉斯算子29-31
• 3.2.2 自适应维纳滤波31-32
• 3.3 直方图序列化处理32-33
• 3.4 Percolation-based 图像处理方法33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于生物视觉模型的检测方法36-49
• 4.1 生物视觉感知系统生理机制36-38
• 4.1.1 视觉皮层36
• 4.1.2 视觉通路36-37
• 4.1.3 视觉感受野37-38
• 4.1.4 视觉选择注意38
• 4.2 基于生物视觉感知机理的特征计算模型38-43
• 4.2.1 Serre 标准模型38-42
• 4.2.2 其他改进模型42-43
• 4.3 太阳能电池板表面缺陷检测对比实验43-46
• 4.4 实验结果与分析46-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 总结与展望49-51
• 5.1 本文的工作总结49-50
• 5.2 工作的未来展望50-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间发表的论文55-56

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