基于生物视觉模型的太阳能电池板缺陷检测的应用研究
基于生物视觉模型的太阳能电池板缺陷检测的应用研究【摘要】:太阳能电池板作为太阳能转化为电能的器件,其研究与制造得到人们广泛的关注。在太阳能电池板生产过程中,难免会产生一些缺陷,将很
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM914.4
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-7
- 致谢7-10
- 插图清单10-11
- 表格清单11-12
- 第一章 绪论12-17
- 1.1 课题的研究背景及研究意义12-13
- 1.1.1 课题的研究背景12
- 1.1.2 课题的研究意义12-13
- 1.2 太阳能电池板缺陷检测的研究现状13-14
- 1.2.1 硬件主导的太阳能电池板缺陷检测方法13
- 1.2.2 软件主导的太阳能电池板缺陷检测方法13-14
- 1.3 太阳能电池板图像特点及检测难点14-16
- 1.3.1 太阳能电池板实物图特征14-15
- 1.3.2 光致发光太阳能电池板图像特点及检测难点15-16
- 1.4 本文的主要内容及章节安排16-17
- 第二章 基于计算机视觉的检测技术基础17-29
- 2.1 检测图像采集的基本方法17-20
- 2.1.1 太阳能电池发光特征17
- 2.1.2 电致发光的短波红外成像17-18
- 2.1.3 光致发光的太阳能电池成像18-19
- 2.1.4 其他采集方法及本文方法19-20
- 2.2 相关的数字图像处理知识20-25
- 2.2.1 OTSU 阈值化处理20-21
- 2.2.2 图像形态学操作21-22
- 2.2.3 Blob 分析22-23
- 2.2.4 其他图像处理方法23-25
- 2.3 视觉感知模型与分类识别的理论基础25-27
- 2.3.1 视觉感知模型的理论基础25-26
- 2.3.2 分类识别的理论基础26-27
- 2.4 检测结果的评估与分析27-28
- 2.5 本章小结28-29
- 第三章 太阳能电池板图像预处理技术29-36
- 3.1 引言29
- 3.2 去噪声斑处理29-32
- 3.2.1 高斯拉普拉斯算子29-31
- 3.2.2 自适应维纳滤波31-32
- 3.3 直方图序列化处理32-33
- 3.4 Percolation-based 图像处理方法33-35
- 3.5 本章小结35-36
- 第四章 基于生物视觉模型的检测方法36-49
- 4.1 生物视觉感知系统生理机制36-38
- 4.1.1 视觉皮层36
- 4.1.2 视觉通路36-37
- 4.1.3 视觉感受野37-38
- 4.1.4 视觉选择注意38
- 4.2 基于生物视觉感知机理的特征计算模型38-43
- 4.2.1 Serre 标准模型38-42
- 4.2.2 其他改进模型42-43
- 4.3 太阳能电池板表面缺陷检测对比实验43-46
- 4.4 实验结果与分析46-48
- 4.5 本章小结48-49
- 第五章 总结与展望49-51
- 5.1 本文的工作总结49-50
- 5.2 工作的未来展望50-51
- 参考文献51-55
- 攻读硕士学位期间发表的论文55-56
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