基于图象处理的太阳能电池阵列裂缝的检测

【摘要】： 近年来,机器视觉技术在工业检测和控制领域得到了广泛的应用。将机器视觉引入到太阳能电池阵列裂缝检测中,将会对太阳能电池阵列裂缝检测工作带来极大的便利。本文在基于机器视觉技术的基础上,运用图像处理的相关方法,实现实时扫描并检测出太阳能电池阵列上的裂缝的功能,文中描述了项目开发过程中若干关键算法的研究和软件的设计,并概括介绍了相关知识以及系统背景、总体设计、功能与结构的实现。 本文首先对整个系统从软件工程的角度进行了分析和设计,进行了软件功能模块的划分,保证了系统开发的完整性和可行性,系统开发的每一个环节都十分重要,对开发过程中会出现的问题考虑的越全面,开发的可行性会越大。 本文紧紧围绕对太阳能电池阵列裂缝进行高速质检的要求,着重对相关图像处理算法的研究进行了详细论述。包括:采集来的原始图像的二值化处理,设计并实现了相对于传统的阈值二值化方法实际效果更好的峰值二值化算法;针对实际扫描来的太阳能电池片图像中存在边界的现状,采用了独特的边界去除算法,有效去除不需要的边界,得到待检测图像;针对太阳能电池阵列存在栅极线的实际情况,设计了栅极线去除算法,经过栅极线去除、去噪处理之后,运用有效的裂缝轮廓检测及连接算法将图像中的裂缝提取出来。 模拟运行实验证明,该系统方案以及所研究的关键算法可以实时地检测太阳能电池阵列中太阳能电池片的裂缝,初步达到了项目设计的目标。最后,对所做的工作进行了总结,并对进一步的研究工作提出了一些建议。 【关键词】：太阳能电池阵列 软件工程 机器视觉 图像处理
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM914.4;TP274.4
【目录】：

• 提要4-8
• 第1章 绪论8-11
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 项目说明9
• 1.3 论文主要内容及组织结构9-11
• 1.3.1 论文主要内容9-10
• 1.3.2 论文组织结构10-11
• 第2章 机器视觉理论及技术11-21
• 2.1 机器视觉自动检测概述11-15
• 2.1.1 机器视觉的概念11-12
• 2.1.2 机器视觉的系统构成与分类12-13
• 2.1.3 机器视觉在检测技术中的应用和发展13-15
• 2.2 图像处理概述15-16
• 2.3 光学成像设计原理16-21
• 2.3.1 光源设计原理16-17
• 2.3.2 光源选择17-18
• 2.3.3 CCD 的发展18-19
• 2.3.4 图像采集卡的基本原理19-21
• 第3章 裂缝检测系统概述21-27
• 3.1 需求分析21-22
• 3.1.1 设计原则22
• 3.1.2 设计指标22
• 3.2 系统总体设计22-23
• 3.3 机械子系统设计23-24
• 3.3.1 主要部件23
• 3.3.2 工作原理23-24
• 3.3.3 机械子系统结构设计24
• 3.3.4 安全性和可靠性设计24
• 3.4 光学影像子系统设计24-27
• 3.4.1 工作原理24-25
• 3.4.2 光学影像子系统设计25-27
• 第4章 软件系统的设计和实现27-35
• 4.1 OpenCV 图像处理函数库27-30
• 4.1.1 OpenCV 简介27-28
• 4.1.2 OpenCV 常用的数据结构28-30
• 4.2 软件设计思路30-31
• 4.2.1 成像传感探头移动控制30-31
• 4.2.2 图像采集与处理31
• 4.2.3 裂缝检测31
• 4.2.4 检测结果输出及后处理31
• 4.3 软件系统组成模块31-32
• 4.4 软件系统模块的功能和设计32-35
• 4.4.1 图像采集模块32
• 4.4.2 图像处理模块32-33
• 4.4.3 裂缝检测模块33
• 4.4.4 检测结果输出模块33
• 4.4.5 测距模块33
• 4.4.6 移动控制模块33-34
• 4.4.7 CAD 文件解析模块34-35
• 第5章 图像处理各部分中的关键算法35-51
• 5.1 二值图像处理35-38
• 5.1.1 二值图像的几何概念35-37
• 5.1.2 裂缝图像检测的特殊性37-38
• 5.2 峰值二值化算法38-42
• 5.2.1 算法基本思想38
• 5.2.2 完整算法步骤38-41
• 5.2.3 实验结果分析41-42
• 5.3 边界去除算法42-44
• 5.3.1 算法基本思想42-43
• 5.3.2 完整算法步骤43
• 5.3.3 实验结果分析43-44
• 5.4 栅极线去除算法44-48
• 5.4.1 线段数据结构44-45
• 5.4.2 寻找首列位置45-46
• 5.4.3 种子填充算法46
• 5.4.4 实验结果分析46-48
• 5.5 裂缝检测及连接算法48-51
• 5.5.1 算法主要思想48-49
• 5.5.2 实验结果分析49-51
• 第6章 总结与展望51-53
• 6.1 本文总结51
• 6.2 工作展望51-53
• 参考文献53-55
• 致谢55-56
• 摘要56-58
• ABSTRACT58-60

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