基于模糊聚類算法的太陽能電池片顏色分類系統(tǒng)設計.pdf

1、現(xiàn)代農業(yè)推廣到了鄉(xiāng)村各地甚至是偏遠山區(qū)，溫室蔬菜大棚的建設以及現(xiàn)代綠色農業(yè)飼養(yǎng)都越來越多的依靠光伏提供的電力支持，農村尤其是偏遠鄉(xiāng)村經(jīng)濟實力相對薄弱，如果在這些地區(qū)大力推廣光伏建設，成本問題是必須要考慮到的，經(jīng)過前期的考察發(fā)現(xiàn)，太陽能電池片加工的諸多環(huán)節(jié)基本上都實現(xiàn)了自動化，但在其顏色分選中存在著大量的人工，由于人工大量使用勢必會帶來太陽能電池片生產(chǎn)成本的攀升，且目前太陽能電池片顏色分類多依靠人眼識別以至于效率偏低，無法滿足當今農村太陽

2、能飼養(yǎng)、種植系統(tǒng)快速發(fā)展的需求，光伏產(chǎn)業(yè)為了適應農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需要，應該從降低太陽能電池片的生產(chǎn)成本及提高生產(chǎn)效率出發(fā)，于是本文設計出一種基于模糊聚類算法的太陽能電池顏色分類系統(tǒng)。
　　本文設計了一套采集太陽能電池片顏色數(shù)據(jù)信息并對其進行分類處理的系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實現(xiàn)太陽能電池的顏色分類高效及準確處理。其中硬件由圖像采集箱、傳送帶、智能機械臂和人工操控臺幾部分組成。圖像采集箱內部裝有工業(yè)照相機和暖色均勻光源。對各異的色彩模型分析

3、之后，選擇了目前主流的RGB模型，并提取圖像的特點信息。在圖像處理方面，首先將采集到的太陽能電池片圖像的主導顏色藍色分量，從RGB顏色空間中提取出來，然后轉換成對應的灰度圖像。通過對閾值分割和圖片區(qū)域分割等各異處理辦法的分析，最終確定使用OTSU對照片數(shù)據(jù)分割處理。因為太陽能電池片和傳送帶的色彩對比度十分明顯，OTSU算法對于對比度明顯的圖像分割效果十分理想。使用OTSU算法對太陽能電池片藍色分量灰度圖像分割，將二值數(shù)據(jù)取反后得到二值掩

4、膜圖像，再通過二值掩膜提取原始藍色晶硅片藍色分量灰度照片中的晶硅片圖片信息，最后求出目標位置藍色晶硅片藍色通道灰度化圖片的矩陣數(shù)據(jù)平均值，將其作為顏色特征值。提取到圖像特征值之后，根據(jù)模糊聚類算法對太陽能電池片樣本數(shù)據(jù)進行建模分類，并配合F統(tǒng)計量對建模分類的效果進行評估。太陽能電池片顏色分類建模確定之后，需要應用模糊模型識別中的最大隸屬原則對實時采集到的藍色晶硅片照片數(shù)據(jù)精確分類。
　　由于采用了模糊聚類的方法，因此可以快速對大量