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太阳能电池板破损在线检测系统的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:16:44
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太阳能电池板破损在线检测系统的研究【摘要】:随着科技的发展和经济的腾飞,传统能源已日益不能满足人们的需要,且其自身的有限产量制约能源发展利用,同时其消耗所带来的环境污染也严重影响人

【摘要】:随着科技的发展和经济的腾飞,传统能源已日益不能满足人们的需要,且其自身的有限产量制约能源发展利用,同时其消耗所带来的环境污染也严重影响人们的生活健康。在此背景下出现的新能源已经在日常生产生活中得到了越来越多的重视和利用,作为新能源的代表—太阳能扮演着举足轻重的作用。光电转化是太阳能最广泛的利用,太阳能电池板作为最基本的单元,如何减少破损率不只是提高成品的合格率及成品等级,更重要的是可以减少了硅材料的使用量,起到了节能降耗、降低成本、提高产能的作用。 本文以“太阳能电池板破损检测”为研究对象,根据电致发光原理,通过近红外CCD相机进行成像,应用设计的上位机图像处理软件,实现了在线检测功能。 本研究设计用于在线检测的暗室,通过可控制的启闭窗口,阻断外界光的干扰。该暗室嵌入到太阳能电池生产线上需要检测的各个环节中,随生产线同时实现组件的装载和加电。该成像设备采用校验的方法,减少温度对成像的影响。利用镜面反射原理,增长光路,减少图像变形,也减小了设备的几何尺寸。通过研制可靠的、可频繁操作的软通断可控恒流源,减少加电和断电对电源的冲击,进一步提高设备的寿命,同时也可以减少测试电流引起的组件过流损坏。成像后期增加对图像的处理,有效地提高破损缺陷成像的清晰度。编写简单易用的上位机操作软件,同时实现对被测组件编号的自动识别,并具有保存、查看等功能。 【关键词】:太阳能电池 电致发光 近红外CCD相机 图像处理 破损检测
【学位授予单位】:河北农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM914.4
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 引言8-13
  • 1.1 太阳能的发展简介8
  • 1.2 太阳能电池板破损检测的研究意义及发展现状8-11
  • 1.2.1 太阳能电池的基本结构8-9
  • 1.2.2 太阳能电池板破损检测的研究意义9-10
  • 1.2.3 太阳能电池板破损研究的发展现状10-11
  • 1.3 系统的主要研究内容及论文的组织结构11-12
  • 1.3.1 系统的主要研究内容11-12
  • 1.3.2 论文的组织结构12
  • 1.4 本章小结12-13
  • 2 太阳能电池及机器视觉相关知识的介绍13-21
  • 2.1 太阳能电池板相关知识的介绍13-16
  • 2.1.1 太阳能电池板的简介13
  • 2.1.2 太阳能电池板的分类13-15
  • 2.1.3 晶体硅太阳能电池的制作工艺流程简介15-16
  • 2.2 硅太阳能电池板的表面破损分类16-17
  • 2.3 机器视觉在在线检测系统中的应用17-20
  • 2.3.1 本系统中机器视觉的组成部分及典型结构18-19
  • 2.3.2 机器视觉在太阳能电池缺陷检测中的应用与前景19-20
  • 2.4 本章小结20-21
  • 3 太阳能电池缺陷在线检测系统的介绍21-32
  • 3.1 检测方法的介绍21-24
  • 3.1.1 传统的太阳能电池缺陷检测方法—红外热成像扫描检测21-23
  • 3.1.2 电致发光法23-24
  • 3.2 在线检测系统的构成24-30
  • 3.2.1 传感器芯片的选择24-26
  • 3.2.2 系统的硬件搭建26-28
  • 3.2.3 计算机成像分析软件28-30
  • 3.3 电致发光成像图片30-31
  • 3.4 本章小结31-32
  • 4 太阳能电池板破损检测软件的介绍32-46
  • 4.1 Opencv 图像处理函数库32-35
  • 4.1.1 OpenCV 介绍32-33
  • 4.1.2 OpenCV 的数据结构33-35
  • 4.2 太阳能电池板成像的识别算法35-45
  • 4.2.1 图像提取和边缘增强的改进算法35-38
  • 4.2.2 背景差目标图像检测38-42
  • 4.2.3 图像几何失真校正42-45
  • 4.3 本章小结45-46
  • 5 基于专家系统规则的太阳能电池板破损检测的讨论46-55
  • 5.1 专家系统介绍46-49
  • 5.1.1 专家系统的定义46
  • 5.1.2 专家系统的结构46-48
  • 5.1.3 专家系统的基本工作原理48-49
  • 5.2 模板匹配算法的相关介绍49-52
  • 5.2.1 模板匹配算法49
  • 5.2.2 一种改进的模板匹配方法49-51
  • 5.2.3 快速灰度值匹配的 OPENCV 算法51-52
  • 5.3 常见的太阳能电池组件破损状况的自动检测52-54
  • 5.4 太阳能电池破损检测系统的展望54
  • 5.5 本章小结54-55
  • 6 结论与展望55-57
  • 6.1 结论55
  • 6.2 展望55-57
  • 参考文献57-59
  • 在读期间发表的学术论文59-60
  • 作者简介60-61
  • 致谢61-62


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