结合PCA和SVM的太阳能电池缺陷识别

【摘要】：提出了一种结合小波变换和RFPCA(robust fuzzy PCA)的特征提取方法,利用SVM(Support Vector Machine)分类器来分类缺陷图像。小波变换具有保留主要信息、去除噪声、多分辨率、去相关性等特点;对变换后的图像采用RFPCA进行识别,可以降低图像噪声的影响。由于小波变换后的图像只为原图像的1/4,大大降低了图像矩阵的数据量,可以用在需要大量训练样本和测试样本的情况。实验结果表明,所提出的方法在识别率有所提高,大大减少了样本训练和识别的时间。 【作者单位】： 东华大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 主成分分析 小波变换 特征向量 支持向量机
【分类号】：TM914.4;TP391.41
【正文快照】： 1太阳能电池图像缺陷特征近年来,随着全球太阳光伏产业的快速发展,对太阳能电池的质量检测也提出了更高的要求。目前,由于在太阳能电池的工业生产中,检测是其中必不可少的一道工序,绝大多数的太阳能电池生产厂家,其表面质量还是采用人工检测的方式,依赖作业人员的视觉判断,而

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