太阳能电池板破损在线检测系统的研究
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
【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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