基于DSP的太阳能电池缺陷在线监测识别系统设计

【摘要】：当今能源问题日趋紧张，环境问题不断凸显，以太阳能为代表的新型能源日益受到人们的青睐。太阳能电池作为光伏产业的终端产品，直接制约和衡量光伏产业发展的水平。在太阳能电池的生产过程中，从硅锭制作到组件封装，每一个环节所引入的缺陷几乎都将对电池造成影响，如降低转换效率、缩短使用寿命，甚至使电池片完全丧失转换能力成为“废片”。本文以太阳能电池红外检测技术为基础，提出了采用数字信号处理器（DSP）完成高速图像采集、处理的设计方案。 文章首先讲述了太阳能电池片生产工艺流程，总结了电池在生产中容易出现的各种缺陷。接着，以电致发光典型实验装置为基础，引入DSP芯片用于图像处理，提出了太阳能电池片缺陷的在线监测分选硬件系统设计方案，包括硬件和软件方案。介绍了图像预处理和识别的工作，包括图像滤波、直方图均衡、锐化、分割和特征提取、模式识别等。并利用改进Hu不变矩很好的提取了缺陷的特征，常见电池缺陷的数据库也就此建立，对电池缺陷识别运用了支持向量机的方法训练分类器，效果很好。为了方便人机交互，利用Matlab GUI窗口设计了太阳能电池自动诊断系统。 【关键词】：太阳能电池 电致发光 DSP 缺陷诊断 支持向量机
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41;TM914.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 光伏产业和太阳能电池的应用与发展现状9-10
• 1.2 太阳能电池缺陷常见检测方法概述10-12
• 1.2.1 光伏电池缺陷检测的必要性10-11
• 1.2.2 常见缺陷检测方法评价11-12
• 1.2.3 国内外研究现状12
• 1.3 红外检测技术应用概述12-15
• 1.3.1 利用红外检测技术检测太阳能电池缺陷的可行性12-13
• 1.3.2 电致发光缺陷检测方法介绍13-15
• 1.4 课题来源及本文主要研究内容15-16
• 第2章 太阳能电池缺陷识别依据16-25
• 2.1 太阳能电池生产工艺流程概述16-20
• 2.2 太阳能电池缺陷汇总分类20-21
• 2.3 基于改进 Hu 矩建立缺陷数据库21-24
• 2.3.1 不变矩定义21-22
• 2.3.2 Hu 不变矩及其改进22-24
• 2.3.3 建立常见缺陷数据库24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 基于 DSP 的缺陷监测识别系统设计方案25-35
• 3.1 太阳能电池缺陷检测原理25
• 3.2 系统硬件平台搭建方案25-26
• 3.3 主要器件选择和模块电路设计26-34
• 3.3.1 监测识别系统主要器件选择27-31
• 3.3.2 各模块电路设计方案31-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 太阳能电池缺陷红外图像的处理35-44
• 4.1 电池缺陷红外图像预处理35-39
• 4.1.1 红外图像预处理之中值滤波35-36
• 4.1.2 红外图像预处理之直方图均衡36-37
• 4.1.3 红外图像预处理之图像锐化37
• 4.1.4 红外图像预处理之图像分割37-39
• 4.2 特征提取39-40
• 4.3 模式识别40-43
• 4.3.1 支持向量机（SVM）原理40-41
• 4.3.2 用于缺陷识别的 SVM 算法实现41-42
• 4.3.3 基于 SVM 的分类器训练42-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第5章 缺陷监测识别系统软件设计方案44-53
• 5.1 CCS 开发环境概述44-45
• 5.2 系统软件总体设计45-47
• 5.3 各模块软件设计47-51
• 5.3.1 图像采集模块47-48
• 5.3.2 图像处理模块48-50
• 5.3.3 电池缺陷监测软件50-51
• 5.4 本章小结51-53
• 第6章 总结与展望53-55
• 6.1 总结53-54
• 6.2 展望以及有待解决的问题54-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获奖情况59

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