| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 晶硅太阳电池 | 第11-14页 |
| 1.2 基于机器视觉的太阳电池缺陷检测研究进展 | 第14-17页 |
| 1.3 基于机器视觉的太阳电池分色系统研究进展 | 第17-19页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第19-21页 |
| 2 机器视觉系统硬件设计 | 第21-46页 |
| 2.1 机器视觉系统简介 | 第21-24页 |
| 2.1.1 相机 | 第21-22页 |
| 2.1.2 镜头 | 第22-23页 |
| 2.1.3 照明 | 第23-24页 |
| 2.1.4 图像处理软件 | 第24页 |
| 2.2 系统硬件系统设计及软件开发环境选择 | 第24-29页 |
| 2.2.1 相机和镜头的选取 | 第24-27页 |
| 2.2.2 光源的选取 | 第27-29页 |
| 2.2.3 程序开发环境简介 | 第29页 |
| 2.3 光源光谱测量 | 第29-31页 |
| 2.3.1 光谱仪的光谱灵敏度校正 | 第29-30页 |
| 2.3.2 光谱测量结果 | 第30-31页 |
| 2.4 机器视觉系统性能测试评估 | 第31-45页 |
| 2.4.1 变焦镜头与定焦镜头对图像分辨率的影响 | 第31-38页 |
| 2.4.2 光源稳定性验证 | 第38-39页 |
| 2.4.3 相机噪点检测 | 第39-41页 |
| 2.4.4 像面照度均匀性校正 | 第41-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 基于阈值分割的指纹检测方案 | 第46-63页 |
| 3.1 照明条件对指纹和栅线清晰度指数的影响 | 第47-54页 |
| 3.1.1 图像的获取 | 第47-48页 |
| 3.1.2 指纹和栅线清晰度的评价方法 | 第48-50页 |
| 3.1.3 光谱对指纹清晰度指数影响的实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 3.1.4 照度对指纹清晰度指数影响的实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 3.1.5 照度对栅线清晰度指数影响的实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 3.1.6 实验结果总结 | 第53-54页 |
| 3.2 图像分割算法以及形态学处理简介 | 第54-57页 |
| 3.2.1 基于边缘检测的图像分割 | 第54-55页 |
| 3.2.2 基于阈值的图像分割 | 第55-56页 |
| 3.2.3 基于区域生长法的图像分割 | 第56页 |
| 3.2.4 基于遗传算法的图像分割 | 第56页 |
| 3.2.5 图像形态学处理 | 第56-57页 |
| 3.3 指纹污渍检测算法 | 第57-61页 |
| 3.3.1 指纹污渍检测程序处理流程 | 第57-58页 |
| 3.3.2 像面照度均匀性校正 | 第58页 |
| 3.3.3 图像分割算法选取 | 第58-59页 |
| 3.3.4 获取栅线阈值结果 | 第59-60页 |
| 3.3.5 获取指纹阈值与形态学处理结果 | 第60-61页 |
| 3.4 指纹检测实验结果与分析 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 4 基于多光源技术的太阳电池颜色分类 | 第63-79页 |
| 4.1 现有太阳电池分色方案分析 | 第63-65页 |
| 4.2 分色装置 | 第65页 |
| 4.3 相机噪声分析 | 第65-66页 |
| 4.4 基于多光源技术的设备无关色获取 | 第66-73页 |
| 4.4.1 DC色卡简介 | 第67-69页 |
| 4.4.2 色卡样品选取 | 第69-70页 |
| 4.4.3 光源强度设定 | 第70-71页 |
| 4.4.4 基于多项式回归的颜色转换模型 | 第71-72页 |
| 4.4.5 颜色转换模型的验证 | 第72-73页 |
| 4.5 太阳电池颜色信息的获取 | 第73-74页 |
| 4.5.1 颜色信息获取程序流程 | 第73页 |
| 4.5.2 12位深图像数据结构实现 | 第73-74页 |
| 4.6 基于Lab值的颜色分类程序设计 | 第74页 |
| 4.7 太阳电池颜色分类实验结果与分析 | 第74-77页 |
| 4.7.1 太阳电池颜色分类实验结果 | 第74-75页 |
| 4.7.2 单色光与白光照明噪声对结果影响对比 | 第75-77页 |
| 4.8 本章小结 | 第77-79页 |
| 5 总结与展望 | 第79-80页 |
| 5.1 总结 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 作者简历 | 第84页 |
