基于电致发光技术太阳能晶硅电池缺陷检测研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 太阳能晶硅电池发展及背景 | 第12-15页 |
| 1.2 太阳能晶硅电池缺陷检测技术发展及意义 | 第15-18页 |
| 1.2.1 太阳能晶硅电池缺陷检测技术发展现状 | 第15-18页 |
| 1.2.2 太阳能晶硅电池缺陷检测技术研究意义 | 第18页 |
| 1.3 太阳能晶硅电池分类及制作 | 第18-21页 |
| 1.3.1 太阳能晶硅电池分类 | 第18-20页 |
| 1.3.2 太阳能晶硅电池生产制作过程 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 太阳能晶硅电池理论及检测 | 第23-35页 |
| 2.1 太阳能晶硅电池运行原理 | 第23-28页 |
| 2.1.1 太阳能晶硅电池发电理论 | 第23-24页 |
| 2.1.2 太阳能晶硅电池性能参数分析 | 第24-27页 |
| 2.1.3 影响太阳能晶硅电池效率原因 | 第27-28页 |
| 2.2 太阳能晶硅电池各类缺陷 | 第28-31页 |
| 2.3 太阳能晶硅电池缺陷检测技术方法 | 第31-34页 |
| 2.3.1 常用太阳能晶硅电池缺陷检测方法 | 第31-33页 |
| 2.3.2 常用缺陷检测技术方法优缺点 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 电致发光检测技术方法及图像预处理 | 第35-53页 |
| 3.1 电致发光检测方法原理 | 第35-38页 |
| 3.1.1 电致发光检测方法介绍 | 第35-37页 |
| 3.1.2 电致发光检测技术方法原理 | 第37-38页 |
| 3.2 电致发光检测技术方法与机器视觉构成 | 第38-43页 |
| 3.2.1 电致发光检测技术方法构成 | 第38-42页 |
| 3.2.2 机器视觉系统 | 第42-43页 |
| 3.3 太阳能晶硅电池缺陷图像预处理 | 第43-52页 |
| 3.3.1 图像增强 | 第43-45页 |
| 3.3.2 应用形态学预处理 | 第45-48页 |
| 3.3.3 图像分割 | 第48-50页 |
| 3.3.4 边缘检测 | 第50-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 太阳能晶硅电池EL图像缺陷检测 | 第53-72页 |
| 4.1 晶硅电池缺陷图像特征提取 | 第53-58页 |
| 4.1.1 几何特征 | 第54-55页 |
| 4.1.2 形状特征 | 第55-56页 |
| 4.1.3 纹理特征 | 第56-58页 |
| 4.2 缺陷图像电致发光技术方法检测算法 | 第58-60页 |
| 4.2.1 电致发光技术方法检测算法分类 | 第58页 |
| 4.2.2 EL技术方法算法分析 | 第58-60页 |
| 4.3 晶硅电池电致发光方法对缺陷检测研究 | 第60-64页 |
| 4.3.1 边缘检测 | 第60页 |
| 4.3.2 破损检测 | 第60-61页 |
| 4.3.3 断栅检测 | 第61-62页 |
| 4.3.4 隐裂检测 | 第62-64页 |
| 4.4 建立缺陷检测体系 | 第64-65页 |
| 4.5 支持向量机运用 | 第65-71页 |
| 4.5.1 分类模型 | 第65-66页 |
| 4.5.2 核函数的性质及构造 | 第66-67页 |
| 4.5.3 多分类支持向量机 | 第67-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 结论 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
