基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测的研究

【摘要】：随着一次性能源面临枯竭及社会发展对能源需求的不断增长,太阳能作为一种普遍均匀、清洁环保的绿色资源,得到了很多国家的重视和开发利用。作为太阳能的发电载体,太阳能电池片也成为人们关注的热点。太阳能电池片的质量是影响太阳能电池组件发电效率的主要因素之一,所以加强对太阳能电池片质量的检测是生产中一个必不可少的环节。本文以机器视觉为理论对太阳能电池片的表面缺陷问题做了相关的研究工作。 针对本系统中太阳能电池片表面的强反射特性,考虑了光源照明技术对表面缺陷检测的影响,采用了白色LED环形光源。 由于太阳能电池片表面具有规律性、纹理性强的特点,所以本文采用了针对具体缺陷分类检测的方法。针对缺角,通过对待测图像进行图像分割、形态学和中值滤波处理得到缺角缺陷图像。对于裂纹和断栅,首先将待检测图片按照栅线方向进行逐列扫描,得到灰度曲线,分析缺陷特征,采用一定步长得到灰度差分图像,通过阈值分割将灰度突变大的像素点(即灰度差分值大的点)分割出来,根据已得到的缺角缺陷,消除缺角对裂纹和断栅缺陷图像的影响,最后对该缺陷图像进行形态学和滤波处理,进一步消除噪声。 对于二值缺陷图像本文进行缺陷标记和识别。其中,选取了相应的特征参数作为判别缺陷类型的依据。本文设计了一个基于Matlab的太阳能电池片表面缺陷检测系统操作界面,通过该界面可以得到待检测图片的缺陷检测结果图像、缺陷个数和缺陷特征参数数据。 通过实验证明本系统对太阳能电池片表面的缺角、裂纹和断栅都有较高的识别率,并基本达到实时性要求。 【关键词】：机器视觉 太阳能电池片 灰度扫描 缺陷标记 缺陷识别
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP391.41;TM914.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 课题背景及意义9-10
• 1.2 机器视觉检测技术的发展现状10-12
• 1.3 基于机器视觉的太阳能电池表面检测技术的发展现状12-15
• 1.4 基于机器视觉的太阳能电池片表面检测的发展趋势15-17
• 1.5 本论文研究的主要目的和内容17-19
• 第2章 太阳能电池片表面缺陷检测系统方案19-37
• 2.1 常见缺陷类型19
• 2.2 系统整体设计19-22
• 2.2.1 表面缺陷检测系统的结构示意图19-21
• 2.2.2 表面缺陷检测系统的软件流程21-22
• 2.3 光源的设计22-36
• 2.3.1 照明光源的光学参数23-25
• 2.3.2 常用光源类型和照明方式25-28
• 2.3.3 LED 光源特性28-31
• 2.3.4 摄像机和镜头的选型31-33
• 2.3.5 光源结构的设计33-36
• 2.4 本章小结36-37
• 第3章 图像处理37-55
• 3.1 图像增强37-42
• 3.1.1 邻域平均法38-41
• 3.1.2 中值滤波法41-42
• 3.2 列扫描图像和图像灰度差分42-45
• 3.2.1 列扫描图像42-43
• 3.2.2 图像灰度差分43-45
• 3.3 图像分割45-52
• 3.3.1 最大熵阈值分割法45-49
• 3.3.2 最大方差分割法49-52
• 3.4 形态学处理52-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第4章 缺陷识别55-63
• 4.1 缺陷图像的标记55-56
• 4.2 缺陷图像的特征参数56-61
• 4.3 缺陷识别61-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第5章 实验结果及分析63-73
• 5.1 系统操作界面63
• 5.2 实验结果和实验数据63-72
• 5.3 本章小结72-73
• 结论73-75
• 参考文献75-80
• 致谢80-81
• 作者简介81

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