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硅太阳能电池制备过程的全自动视觉检测设备关键技术研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:18:54
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硅太阳能电池制备过程的全自动视觉检测设备关键技术研究【摘要】:在环境污染问题日益突出、全球传统能源日渐短缺以及核安全问题异常严峻的新形势下,硅太阳能电池以清洁可再生、使用安全等优势

【摘要】:在环境污染问题日益突出、全球传统能源日渐短缺以及核安全问题异常严峻的新形势下,硅太阳能电池以清洁可再生、使用安全等优势受到广泛关注。由于在硅太阳能电池制备过程中会不可避免地产生缺陷,因此如何在生产过程中利用有效的检测手段来保证产品质量、提高成品率就显得尤为重要。随着产能的扩大,目前采用的人工目检和在线测试仪等检测方式已跟不上生产节奏,而基于机器视觉的自动光学检测系统,以自动化和智能化程度高、使用便捷、成本低等独有的优势,极好地满足了生产需求。 根据机器视觉原理,自动光学检测设备对缺陷检测的过程就是模式识别的过程,即首先由光学系统获得高质量的图像并对图像进行预处理,然后依据特征提取方法对缺陷按某些特征进行提取与分类,最后通过设计检测算法对具体缺陷进行检测,以实现机器决策的功能。 本文首先依据硅太阳能电池的制备工艺,对视觉检测系统进行结构功能分析,并设计了系统总体方案。然后分别对硬件系统、运动控制系统、软件系统进行分析设计,完成了重要元件器件的选型和基于模块化思想的软件系统开发。 本文然后进行了图像预处理研究,即首先通过图像采集系统获取图像并对图像进行数字化和几何变换,然后采用灰度变换和直方图处理等方式对图像进行增强处理,接着利用中值滤波和高斯滤波方法进行图像滤波,最后研究了基于图像二值化、图像门限处理和边界与区域分割的图像分割技术。 在此基础上,本文依据特征提取方法对缺陷按照几何特征、形状特征、纹理特征、颜色特征等进行提取与分类,然后研究了图像对比、统计建模、特征建模等检测算法,并对主要具体缺陷的检测算法进行了分析与设计。 最后,本文在所研究的理论与技术的基础上,设计与制造了视觉检测系统样机,并从准确性、高效性和可靠性等方面对视觉检测系统的综合性能进行了实验研究。实验结果表明:视觉检测系统具有较好的准确性、快速性和可靠性,能满足实际生产要求。 【关键词】:硅太阳能电池 机器视觉 自动光学检测 图像预处理 检测算法
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM914.41;TP274
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 绪论10-22
  • 1.1 引言10-13
  • 1.1.1 行业背景10
  • 1.1.2 太阳能电池10-11
  • 1.1.3 硅太阳能电池的应用11-13
  • 1.2 硅太阳能电池检测方法13-15
  • 1.3 国内外研究现状15-19
  • 1.3.1 AOI 光学系统的研究现状16-17
  • 1.3.2 AOI 检测算法的研究现状17-19
  • 1.4 本文的研究目的和意义19
  • 1.5 本文主要研究内容与组织结构19-22
  • 1.5.1 主要研究内容19-20
  • 1.5.2 本文组织结构20-22
  • 第二章 视觉检测系统方案设计22-38
  • 2.1 检测系统结构功能分析22-25
  • 2.1.1 硅太阳能电池制备工艺22-23
  • 2.1.2 视觉检测系统在生产线中的布置23-24
  • 2.1.3 视觉检测系统功能模块24-25
  • 2.2 检测系统硬件设计25-30
  • 2.2.1 相机的选择25-28
  • 2.2.2 光源设计28-30
  • 2.2.3 运动控制系统30
  • 2.3 检测系统软件设计30-37
  • 2.3.1 系统软件框架31-32
  • 2.3.2 系统软件模块化设计32-35
  • 2.3.3 远程SPC 质量控制系统35-37
  • 2.4 本章小结37-38
  • 第三章 图像获取与预处理研究38-51
  • 3.1 图像获取38-40
  • 3.1.1 图像采集系统38-39
  • 3.1.2 图像数字化39-40
  • 3.1.3 图像几何变换40
  • 3.2 图像增强40-43
  • 3.2.1 灰度变换41-42
  • 3.2.2 直方图处理42-43
  • 3.3 图像滤波43-46
  • 3.3.1 中值滤波44-45
  • 3.3.2 高斯滤波45-46
  • 3.4 图像分割46-50
  • 3.4.1 图像二值化47-48
  • 3.4.2 图像门限处理48
  • 3.4.3 图像边界与区域分割48-50
  • 3.5 本章小结50-51
  • 第四章 缺陷特征提取与检查算法51-71
  • 4.1 缺陷统计与分析51-53
  • 4.1.1 硅太阳能电池缺陷统计51-52
  • 4.1.2 缺陷特征分析52-53
  • 4.2 缺陷特征提取53-61
  • 4.2.1 特征定义53-54
  • 4.2.2 几何特征54-56
  • 4.2.3 形状特征56-58
  • 4.2.4 纹理特征58-59
  • 4.2.5 颜色特征59-61
  • 4.3 视觉检测算法分析61-66
  • 4.3.1 参考比较算法62-64
  • 4.3.2 非参考比较算法64-65
  • 4.3.3 混合型算法65-66
  • 4.4 具体缺陷检测66-70
  • 4.4.1 边缘检测66-67
  • 4.4.2 破损检测67-68
  • 4.4.3 栅线检测68-69
  • 4.4.4 电极检测69-70
  • 4.5 本章小结70-71
  • 第五章 实验研究71-77
  • 5.1 引言71
  • 5.2 检测系统综合性能实验71-76
  • 5.2.1 检测系统准确性实验72-73
  • 5.2.2 检测系统高效性实验73-74
  • 5.2.3 检测系统可靠性实验74-76
  • 5.3 小结76-77
  • 结论与展望77-79
  • 主要研究成果77-78
  • 创新点78
  • 研究展望78-79
  • 参考文献79-84
  • 攻读硕士学位期间取得的研究成果84-85
  • 致谢85-86
  • 附件86


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