太阳能电池片分色及缺陷检测系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 太阳能光伏产业的现状和发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 太阳能电池片颜色分类技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 太阳能电池片缺陷检测技术 | 第12-14页 |
| 1.3 机器视觉技术的现状与发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.4 LabVIEW及其VDM模块简介 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的内容及安排 | 第16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 电池片分色及缺陷检测系统硬件设计 | 第18-28页 |
| 2.1 系统整体方案设计 | 第18页 |
| 2.2 常见色系与缺陷电池片概览 | 第18-19页 |
| 2.3 系统硬件选型与设计 | 第19-25页 |
| 2.3.1 光源的选型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 相机的选型 | 第21-22页 |
| 2.3.3 镜头的选型 | 第22-23页 |
| 2.3.4 暗箱的设计 | 第23页 |
| 2.3.5 总体架构设计 | 第23-25页 |
| 2.4 系统硬件通讯设计 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 太阳能电池片图像预处理 | 第28-35页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 彩色电池片图像校正与ROI分割 | 第28-29页 |
| 3.3 彩色图像HSI色彩空间与各分量提取 | 第29-32页 |
| 3.4 ROI图像彩色运算 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 电池片多标准分色算法设计 | 第35-42页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 样本库的建立 | 第35-36页 |
| 4.3 欧几里得距离算法 | 第36-37页 |
| 4.4 电池片色系分选 | 第37-39页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第39-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 电池片缺陷检测算法设计及分类实现 | 第42-69页 |
| 5.1 引言 | 第42-44页 |
| 5.1.1 崩边 | 第42-43页 |
| 5.1.2 断栅 | 第43页 |
| 5.1.3 脏污 | 第43-44页 |
| 5.2 轮廓分析识别崩边 | 第44-50页 |
| 5.2.1 轮廓分析常用方法 | 第44-46页 |
| 5.2.2 本文算法及流程 | 第46-50页 |
| 5.2.3 识别崩边算法LabVIEW实现 | 第50页 |
| 5.3 基于局部的阈值算法分析断栅 | 第50-58页 |
| 5.3.1 断栅图像预处理 | 第50-52页 |
| 5.3.2 局部阈值 | 第52-54页 |
| 5.3.3 连通域查找与断栅识别 | 第54-57页 |
| 5.3.4 断栅分析算法LabVIEW实现 | 第57-58页 |
| 5.4 基于区域行扫描的图像灰度差分算法识别脏污 | 第58-62页 |
| 5.4.1 脏污图像预处理 | 第58-60页 |
| 5.4.2 基于区域性行扫描的图像灰度差分算法 | 第60-62页 |
| 5.4.3 识别脏污算法LabVIEW实现 | 第62页 |
| 5.5 太阳能电池片缺陷检测的分类及实验结果 | 第62-68页 |
| 5.5.1 太阳能电池片缺陷检测的分类标准 | 第62-63页 |
| 5.5.2 太阳能电池片缺陷检测实验结果 | 第63-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士期间科研成果 | 第76页 |
