太阳能电池缺陷识别的研究与实现

【摘要】：机器视觉是用机器代替人眼进行目标对象的检测、判断、测量和识别。机器视觉涉及目标对象的图像获取,对图像信息的处理以及对目标对象的识别,在工业生产过程中,相对于传统测量检验方法,机器视觉的最大优点是快速、准确、可靠与智能化,对提高产品检验的一致性、产品生产的安全性、降低工人劳动强度以及实现企业的高效安全生产和自动化管理具有不可替代的作用。如同在太阳能电池生产环节中,由于国内太阳能电池产品质量检测大都依靠人眼的视觉检测,因为人眼的疲劳导致产品的质量得不到有效的保证,所以有必要依靠视觉检测技术。针对现实生活中出现的新问题,本文在太阳能电池缺陷识别的这一领域做了一定的研究,主要工作如下： 1图像预处理环节中,由于环境的光照,采集设备的位置及本身的缺陷,导致采集的图像会发生倾斜畸变,为了保证识别目标具有统一的标准,需要对图像进行滤波,校正、旋转、抽取、归一化等相关处理。 2针对大样本主成分分析数据计算量大,特征提取和分析的时间长、噪声对分析结果的稳定性影响严重等因素,首先对预处理后的图像进行小波变换,然后采用模糊主成分分析的方法,计算图像的数字特征,这样可以减少图像噪声的影响,使得这些特征向量对图像的重建更有帮助。此外根据图像本身的缺陷特征,提取了图像的方差特征、平滑度特征以及圆形度特征。 3根据主成分分析获得的像素特征及图像特征,利用支持向量机对图像特征进行训练分类。影响支持向量机分类效果的因素有很多,这里主要选择其中的核函数来讨论。选取适当的核函数对分类识别的精度和稳定性都有很大的提高,本文主要的工作量在于构造了一种新的组合核函数,该核函数在一定程度上提高了识别精度,并且核函数的参数可手动调节。最后通过大量样本的训练、测试,所获得的实验结果可以准确的用来测试未知图片,大大改善了识别系统综合性能。 【关键词】：太阳能电池 模糊主成分分析 支持向量机 特征向量 核函数
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题研究背景和意义11-15
• 1.1.1 引言11-12
• 1.1.2 太阳能电池的背景和发展现状12-14
• 1.1.3 太阳能电池缺陷识别研究目的和意义14-15
• 1.2 太阳能电池缺陷识别涉及的学科15-16
• 1.3 太阳能电池缺陷的分类识别及发展状况16-19
• 1.3.1 太阳能电池缺陷的分类16-17
• 1.3.2 太阳能电池缺陷检测的分类方法17-18
• 1.3.3 太阳能电池缺陷识别的过程18
• 1.3.4 太阳能电池的应用发展18-19
• 1.4 太阳能电池缺陷识别系统的优点和缺点19-20
• 1.4.1 优点19
• 1.4.2 缺点19-20
• 1.5 论文的章节安排20-21
• 第二章 太阳能电池缺陷识别的图像预处理21-42
• 2.1 引言21
• 2.2 图像灰度增强21-24
• 2.3 图像滤波24-26
• 2.3.1 空间域去噪方法24-25
• 2.3.2 变换域去噪方法25
• 2.3.3 图像去噪25-26
• 2.4 几何变换(畸变校正)26-33
• 2.4.1 畸变原理26-28
• 2.4.2 畸变校正方法28
• 2.4.3 摄像机成像模型与坐标系28-29
• 2.4.4 畸变模型29-30
• 2.4.5 镜头畸变参数计算方法30-33
• 2.5 图像旋转33-36
• 2.5.1 Hough变换简介33
• 2.5.2 Hough变换的直线检测原理33-36
• 2.6 图像检测及分割36-37
• 2.7 太阳能电池图像的小波分解37-40
• 2.7.1 小波变换思想37-38
• 2.7.2 小波变换的优点38-39
• 2.7.3 2维离散小波变换39-40
• 2.8 太阳能电池实验数据库的建立40-41
• 2.9 本章小结41-42
• 第三章 太阳能电池图像的特征提取42-55
• 3.1 引言42-43
• 3.2 图像灰度特征提取43-51
• 3.2.1 维度灾难44-45
• 3.2.2 主成分分析45-50
• 3.2.3 模糊增强PCA50-51
• 3.3 图像方差特征提取51-52
• 3.4 图像的明暗特征提取52-53
• 3.5 图像的二值化特征提取53-54
• 3.6 本章小结54-55
• 第四章 支持向量机55-74
• 4.1 引言55
• 4.2 支持向量机的简介55-59
• 4.2.1 分类模型的选择55-58
• 4.2.2 支持向量机的特点和方法58-59
• 4.2.3 支持向量机与神经网络的比较59
• 4.3 核函数的特点及应用59-62
• 4.3.1 核函数的性质60
• 4.3.2 核函数的发展及应用60-62
• 4.4 最优核函数的选择与改进62-66
• 4.4.1 核函数的选择62-63
• 4.4.2 组合核函数的构造63-66
• 4.5 多分类支持向量机66-71
• 4.5.1 分类方法68
• 4.5.2 分类器的组合选择68-69
• 4.5.3 训练和识别的过程69
• 4.5.4 多分类支持向量机用于太阳能电池缺陷图像训练69-71
• 4.6 支持向量机的应用71-73
• 4.6.1 生物信息处理71-72
• 4.6.2 图像识别72
• 4.6.3 文字识别72
• 4.6.4 语音识别72-73
• 4.6.5 指纹识别73
• 4.6.6 其他应用73
• 4.7 本章小结73-74
• 第五章 太阳能电池缺陷识别系统的实现74-78
• 5.1 数据规格化74-75
• 5.2 实验结果75-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 参考文献80-85
• 致谢85-86
• 攻读硕士学位期间参加的项目和发表的论文86
• 1、攻读硕士学位期间发表的论文86

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