已閱讀1頁,還剩53頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、太陽電池缺陷的檢測是生產(chǎn)中的關鍵,生產(chǎn)中每一細微環(huán)節(jié)的失誤都將可能導致缺陷出現(xiàn)。若可以快速準確的識別出太陽電池的缺陷類別,分析出缺陷產(chǎn)生機理,便可及時調整生產(chǎn)工藝,產(chǎn)品的合格率將會得到提高。傳統(tǒng)的缺陷檢測方法有人工目視檢測、伏安特性檢測、可見光圖像檢測等,這些檢測方法易受到外界環(huán)境干擾致使檢測結果不佳,而紅外圖像檢測采用非接觸式,可以檢測到肉眼難以看到的隱裂等缺陷,故本文采用電致發(fā)光紅外圖像檢測手段對太陽電池缺陷進行檢測。
本
2、文首先概述了英利能源(中國)有限公司生產(chǎn)過程中易產(chǎn)生的碎片、隱裂、斷柵、虛焊、黑片、明暗片6種缺陷及缺陷的生成原因。然后講述了缺陷紅外圖像成像裝置,并由此獲取了太陽電池6種缺陷的電致發(fā)光紅外圖像。針對缺陷的紅外圖像特點,進行了去除主線、中值濾波、高帽變換等圖像預處理工作及邊緣檢測、閾值分割等圖像分割處理。根據(jù)分割出的缺陷區(qū)域圖像,用HU不變矩方法對太陽電池缺陷進行特征提取,特征滿足了平移不變性、旋轉不變性及縮放不變性。分類器采用BP神經(jīng)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于電致發(fā)光與機器視覺技術的太陽電池缺陷診斷研究.pdf
- 晶硅太陽電池電致發(fā)光成像缺陷檢測及自動識別.pdf
- 晶硅太陽電池電致發(fā)光研究及缺陷電池的Matlab數(shù)字圖像識別.pdf
- 利用電致發(fā)光檢測晶硅太陽電池特性及電致發(fā)光法測定晶硅太陽電池少子壽命.pdf
- 多晶硅太陽電池制絨和隱性缺陷的電致發(fā)光檢測.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的太陽電池標準條件下性能計算.pdf
- 基于Matlab的太陽電池片缺陷EL圖像識別.pdf
- 用電致發(fā)光(EL)法分析檢測晶硅太陽電池的工藝.pdf
- 晶體硅太陽電池缺陷的研究.pdf
- 晶體硅太陽電池缺陷分析與激光隔離
- 染料太陽電池
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的玻璃缺陷識別技術研究.pdf
- 用于太陽電池缺陷檢測的圖像采集系統(tǒng).pdf
- 太陽電池透明電極與質子輻照三結太陽電池研究.pdf
- 太陽電池用晶體硅中氧碳雜質與缺陷.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的焊縫缺陷建模及其識別算法研究.pdf
- 薄膜太陽電池發(fā)電性能研究和HIT太陽電池優(yōu)化模擬.pdf
- 太陽電池應用理論.pdf
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡在板形缺陷識別中的應用.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的體液細胞識別.pdf
評論
0/150
提交評論