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基于Matlab的太阳电池片缺陷EL图像识别

标题: 基于Matlab的太阳电池片缺陷EL图像识别
作者: 赵瑞
出版时间: 2016-05-17
所在大学: 河北农业大学
关键词: 太阳电池,缺陷,电致发光,图像识别
论文级别: 硕士
学位: 学位论文
导师: 郝书珍
专业: 计算机应用技术
摘要: "随着光伏产业的迅猛发展,太阳电池质量变得愈发重要,质量好的太阳电池不仅稳定性好、使用时间长而且光电转换效率高,成为太阳电池生产商市场竞争力的一项重要指标.太阳电池的缺陷严重影响着电池质量,而且大部分的电池缺陷在不借助其他设备的情况下是难以发现的.因此,寻找一种快速准确识别太阳电池缺陷的技术是非常必要的.电致发光(EL)检测技术能利用红外成像检测出太阳电池的多种缺陷,包括一些难以发现的隐性缺陷,而成为太阳电池缺陷检测的一项重要的技术被广泛应用.但是,目前太阳电池的EL图像大部分是人工识别,严重影响了识别效率,而且容易出错.随着数字图像处理技术和模式识别的广泛应用,利用图像处理技术实现太阳电池缺陷的自动识别具有重要的意义.本文利用数字图像处理技术对太阳电池EL图像进行了预处理包括:利用多项式模型进行了图像桶形畸变校正,用霍夫变换和图像旋转变换进行了图像的角度校正,最后进行了电池片的分割.对分割后的电池片进行了增强处理包括:灰度值拉伸变换,低灰度值对比度增强和图像锐化.利用一般线性模型(GLM)对正常电池片、黑心黑斑片、暗片和黑片进行了分类.然后利用断栅和隐裂的缺陷特点,利用形态学的处理方法进行了缺陷识别,取得了比较好的效果.为了更好的识别断栅和隐裂缺陷,通过提取断栅和隐裂边缘邻域的像素点特征,利用训练好的BP神经网络对点进行判别,然后利用统计特性对边缘缺陷进行了分类."