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
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
【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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