基于RPCA的太阳能电池片表面缺陷检测

【摘要】：目前太阳能电池片生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响.文中提出了一种基于RPCA(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的太阳能电池片表面缺陷检测方法.该方法对图像矩阵进行变换,使之分解成无缺陷的低秩矩阵图像和有缺陷的稀疏矩阵图像.通过凸优化的方法,分别最小化上述两个矩阵的核范数和1范数,从而使矩阵得以有效快速地分解.同时,文中分别对优化的两种算法:加速逼近梯度(Accelerated Proximal Gradient,APG)法和非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)法,在太阳能电池片缺陷检测的计算时间和迭代次数方面进行了比较.最后通过大量实验,证明了上述方法在检测太阳能电池片表面缺陷的可行性和有效性. 【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院;
【关键词】： RPCA 缺陷检测 APG法 IALM法
【基金】：国家自然科学基金(61070113)资助~~
【分类号】：TM914.4;TP391.41
【正文快照】： 1引言近年来,由于日益严重的环境问题和全球石油短缺问题,太阳能电池片的需求增加显著.日本福岛核危机之后,这种需求甚至可能被继续推动.太阳能电池片将太阳光子转换成电能,由于其具有较低的材料成本、制造成本和很好的转换效率、可用寿命,而受到多数生产厂商的青睐[1].然而太

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