晶硅太陽電池電致發(fā)光成像缺陷檢測及自動識別.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩74頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著太陽能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,太陽電池的效率和可靠性越來越重要。其中,缺陷對太陽電池的性能有著最大最直接的影響。而這些缺陷大部分是難以識別和發(fā)現(xiàn)的隱性缺陷,因此一種快速有效的太陽電池缺陷檢測方法是非常有價值的。
  電致發(fā)光成像技術(shù)作為一種新的太陽電池缺陷檢測方法,漸漸被大規(guī)模應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)過程中。此方法通過觀察太陽電池的發(fā)光圖像,可以發(fā)現(xiàn)通常難以識別的太陽電池隱性缺陷。
  但是,目前大部分的發(fā)光圖像都是靠人眼檢測。隨著太陽電池產(chǎn)

2、能的提高,人眼的識別速度大大限制了生產(chǎn)效率的提高。因此,全自動的檢測技術(shù)有著非常重要的意義。
  本文采用了兩種圖像處理技術(shù),針對太陽電池組件的三種典型缺陷:黑片、斷柵和隱裂,實現(xiàn)了對缺陷自動檢測?;诰钟蜷撝捣指畹淖詣訖z測技術(shù),使用矩形作為檢測窗口,在閾值分割的時候結(jié)合了對比度拉伸變換,利用形態(tài)學(xué)處理得到的二值圖像,快速定位和確定類型?;陂撝稻鶆蚓植慷的J胶虰P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,使用均一模式以減少特征值的數(shù)量,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)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(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)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(dān)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。

評論

0/150

提交評論