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晶硅太阳电池组件缺陷的红外图像诊断研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题的背景及研究意义第9-13页
        1.1.1 光伏产业的背景和发展状况第9-11页
        1.1.2 选题来源及课题研究的必要性第11-13页
    1.2 国内外研究现状和发展趋势第13页
    1.3 论文主要内容第13-15页
第2章 太阳电池组件缺陷的红外成像物理机理第15-21页
    2.1 电致发光原理第15-17页
    2.2 少数载流子扩散长度与 EL 的关系第17页
    2.3 外加正向偏压与 EL 的关系第17-18页
    2.4 温度对 EL 的影响第18-20页
    2.5 小结第20-21页
第3章 电性能参数对太阳电池图像亮暗的影响第21-27页
    3.1 红外图像检测设备第21-22页
    3.2 基准数据测试第22-23页
    3.3 影响电池亮暗的因素第23-26页
        3.3.1 转换效率对太阳电池的影响第24页
        3.3.2 短路电流对太阳电池的影响第24-25页
        3.3.3 位置对太阳电池的影响第25-26页
    3.4 小结第26-27页
第4章 太阳电池组件各种缺陷成因及对组件的影响第27-36页
    4.1 原材料导致的缺陷第27-29页
        4.1.1 实心黑斑第28页
        4.1.2 滑移线第28-29页
    4.2 太阳电池片生产工艺导致的缺陷第29-31页
        4.2.1 减反射膜镀反第29-30页
        4.2.2 周边刻蚀不彻底第30页
        4.2.3 栅线划伤第30-31页
    4.3 太阳电池组件封装工艺不当导致的缺陷第31-34页
        4.3.1 隐裂和碎片第31-32页
        4.3.2 断栅第32页
        4.3.3 虚焊第32-33页
        4.3.4 发电效率异常第33-34页
    4.4 小结第34-36页
第5章 太阳电池组件缺陷的红外图像处理第36-50页
    5.1 图像预处理第37-41页
        5.1.1 图像转化第37页
        5.1.2 建立直方图第37-38页
        5.1.3 图像增强第38-40页
        5.1.4 滤波降噪第40-41页
    5.2 图像分割第41-46页
        5.2.1 边缘检测第41-43页
        5.2.2 数学形态学滤波第43-45页
        5.2.3 边缘提取第45-46页
    5.3 图像识别第46-49页
        5.3.1 特征提取第46-48页
        5.3.2 特征选择第48-49页
    5.4 小结第49-50页
第6章 总结与展望第50-52页
    6.1 总结第50页
    6.2 展望及有待进一步解决的问题第50-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
攻读硕士学位期间发表论文和获奖情况第56页

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