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太阳能电池片底纹缺陷视觉检测算法研究

太阳能电池片底纹缺陷视觉检测算法研究

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作者：黄锦华广州大学

学位级别：硕士

随着能源危机的加剧,太阳能发电作为一种绿色环保的解决方案,正在全球范围内得到广泛应用。太阳能发电系统中的最小单元便是太阳能电池片,其主要由底纹与印刷这两部分组成。光电效应主要发生在底纹部分,而其产生的电流则是通过印刷部分... 详细信息

随着能源危机的加剧,太阳能发电作为一种绿色环保的解决方案,正在全球范围内得到广泛应用。太阳能发电系统中的最小单元便是太阳能电池片,其主要由底纹与印刷这两部分组成。光电效应主要发生在底纹部分,而其产生的电流则是通过印刷部分的栅线进行收集。所以底纹部分为太阳能电池片最主要的部分,该部分的缺陷会直接影响光电转化效率与电池片的使用寿命。传统的人工目测法检测缺陷的准确率不高,难以实现工业实时化生产,故本文提出基于机器视觉技术对底纹缺陷进行检测。这一检测过程大致可以分为太阳能电池片图像预处理以及颜色类缺陷、线性类缺陷和斑块类缺陷的检测,本文具体的研究内容如下:(1)检测需求分析与算法设计。首先,本文分析了底纹缺陷的各种类型以及它们形成的原因。接着,根据工业检测的实际情况,总结太阳能电池片的检测标准。随后,结合具体的缺陷情况和检测标准,分析电池片缺陷检测的难点,并设计相应的缺陷检测算法。(2)电池片图像预处理算法研究。预处理算法的主要目的是为缺陷检测算法提供必要的信息,例如电池位置和缺陷信息。本部分将获取电池片位置和去除栅线干扰的底纹缺陷图像,具体算法如下:太阳能电池片定位算法设计,本文首先利用最大类间方差法提取电池片的粗略外边缘,随后应用Canny边缘检测算子获取更为精确的外边缘,并利用Devernay算法提取太阳能电池片的亚像素边缘;在底纹分割算法设计,首先采用了图像形态学与灰度形态学相结合的算法来提取电池片的栅线区域。针对电池片栅线较密的特点,提出了一种基于图像截取与灰度形态学相结合的背景重建算法,旨在最大程度地减少栅线对缺陷的干扰。最终,得到了仅包含底纹的电池片图像,完成了对底纹的分割工作。(3)底纹缺陷检测算法研究。颜色类缺陷检测算法设计,本文提出了一种将多角度灰度投影法与特征统计模型相结合的算法,用于检测和分类颜色类缺陷。算法通过获取和分析投影曲线,统计曲线上每种缺陷的特征值大小,最终对颜色类缺陷进行检测和分类。线性类缺陷检测算法设计,本文采用Steger算法对线性类缺陷进行提取,并引入递归算法到高斯卷积运算中,以实现快速计算Hessian矩阵。斑块类缺陷检测算法设计,本文提出将Retinex模型与先验去雾模型相结合的算法增强相关缺陷,分别在Retinex算法中的照射分量与图像去雾算法的暗通道先验的求解中提出了新的解决方案,降低原有方案的块效应并提高了算法的运行时间。最后,将增强后的图像输入YOLOv8神经网络进行检测与分类,实验证明这一改进提高了神经网络对低对比度缺陷的检测能力。(4)实验结果与分析。本文使用1300张太阳能电池片对太阳能电池片底纹缺陷检测算法进行验证。得到的结果是本文算法的平均漏检率为1.125%,而算法整体的检测准确率为98.28%,平均检测耗时为291毫秒,基本满足算法检测指标要求。

关键词：底纹缺陷太阳能电池片机器视觉图像增强

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