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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)
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