基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测的研究
基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测的研究【摘要】:随着一次性能源面临枯竭及社会发展对能源需求的不断增长,太阳能作为一种普遍均匀、清洁环保的绿色资源,得到了很多国家的重视和开发利
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41;TM914.4
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第1章 绪论9-19
- 1.1 课题背景及意义9-10
- 1.2 机器视觉检测技术的发展现状10-12
- 1.3 基于机器视觉的太阳能电池表面检测技术的发展现状12-15
- 1.4 基于机器视觉的太阳能电池片表面检测的发展趋势15-17
- 1.5 本论文研究的主要目的和内容17-19
- 第2章 太阳能电池片表面缺陷检测系统方案19-37
- 2.1 常见缺陷类型19
- 2.2 系统整体设计19-22
- 2.2.1 表面缺陷检测系统的结构示意图19-21
- 2.2.2 表面缺陷检测系统的软件流程21-22
- 2.3 光源的设计22-36
- 2.3.1 照明光源的光学参数23-25
- 2.3.2 常用光源类型和照明方式25-28
- 2.3.3 LED 光源特性28-31
- 2.3.4 摄像机和镜头的选型31-33
- 2.3.5 光源结构的设计33-36
- 2.4 本章小结36-37
- 第3章 图像处理37-55
- 3.1 图像增强37-42
- 3.1.1 邻域平均法38-41
- 3.1.2 中值滤波法41-42
- 3.2 列扫描图像和图像灰度差分42-45
- 3.2.1 列扫描图像42-43
- 3.2.2 图像灰度差分43-45
- 3.3 图像分割45-52
- 3.3.1 最大熵阈值分割法45-49
- 3.3.2 最大方差分割法49-52
- 3.4 形态学处理52-54
- 3.5 本章小结54-55
- 第4章 缺陷识别55-63
- 4.1 缺陷图像的标记55-56
- 4.2 缺陷图像的特征参数56-61
- 4.3 缺陷识别61-62
- 4.4 本章小结62-63
- 第5章 实验结果及分析63-73
- 5.1 系统操作界面63
- 5.2 实验结果和实验数据63-72
- 5.3 本章小结72-73
- 结论73-75
- 参考文献75-80
- 致谢80-81
- 作者简介81
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