基于径向基神经网络的太阳能电池缺陷检测

【摘要】：为了检测太阳能电池的缺陷,建立了太阳能电池板的电致发光(EL)图像与其缺陷类型间的神经网络预测模型,可以对太阳能电池板不同类型缺陷进行自适应检测。首先,采用主成分分量分析(PCA)算法对电致发光(EL)图像训练样本集降维;然后,将降维后得到的数据输入神经网络预测模型进行学习,对模型的参数进行优化选取;最后,将训练好的网络对测试样本集进行仿真。仿真结果表明:在采用相同的训练样本集和测试样本集条件下,与反向传播神经网络(BPNN)相比,径向基神经网络(RBFNN)具有全局最优特性,结构简单,最高识别率达96.25%,计算时间较短,能满足在线检测的要求。 【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;长春理工大学电子信息工程学院;
【关键词】： 缺陷检测 反向传播神经网络 径向基神经网络 主成分分析 降维
【基金】：国家自然科学基金(61203242) 中国科学院二期创新工程基金(C50T0P2)资助项目
【分类号】：TP183;TM914.4
【正文快照】： 1引言随着全世界能源紧缺和日益严重的环境污染问题,人们对太阳能这种低碳环保能源的需求越来越大。目前,多晶硅由于具有高的转换效率,并且材料和工艺制造成本较低,易于产业化,占有了大部分晶体硅太阳能电池市场。多晶硅的薄片被进一步处理后,就形成一个作为太阳能发电系统基

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