| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 机器视觉技术及其应用 | 第12-16页 |
| 1.2.1 机器视觉研究现状与发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.2 机器视觉在太阳能电池片质量检测中的应用 | 第14-16页 |
| 1.3 论文框架结构 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 太阳能电池片及常见缺陷分析 | 第18-28页 |
| 2.1 太阳能电池的分类 | 第18-19页 |
| 2.2 电池生产工艺 | 第19-22页 |
| 2.3 太阳能电池片缺陷种类及其成因分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 常见缺陷种类 | 第22页 |
| 2.3.2 常见缺陷成因分析 | 第22-25页 |
| 2.4 太阳能电池的检测标准 | 第25-26页 |
| 2.5 本课题研究内容与目标 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 系统方案设计与硬件选型 | 第28-37页 |
| 3.1 系统总体方案设计 | 第28页 |
| 3.2 系统硬件选型 | 第28-33页 |
| 3.2.1 光源选型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 相机选型 | 第30-32页 |
| 3.2.3 镜头选型 | 第32-33页 |
| 3.2.4 其他硬件选型 | 第33页 |
| 3.3 硬件系统的构建 | 第33-36页 |
| 3.3.1 暗箱设计 | 第33-35页 |
| 3.3.2 通信系统设计 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 缺陷检测算法分析与设计 | 第37-77页 |
| 4.1 图像预处理 | 第37-51页 |
| 4.1.1 基于标定物的图像畸变矫正 | 第37-40页 |
| 4.1.2 基于亚像素边缘的图像分割 | 第40-46页 |
| 4.1.3 基于仿射变换的位置校正 | 第46-49页 |
| 4.1.4 基于混合滤波的图像滤波 | 第49-51页 |
| 4.2 边缘类缺陷的图像处理算法设计 | 第51-58页 |
| 4.2.1 形态学分析法 | 第52-53页 |
| 4.2.2 轮廓分析法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 模板匹配法 | 第55-58页 |
| 4.2.4 边缘类缺陷检测算法的分析与比较 | 第58页 |
| 4.3 印刷类缺陷的图像处理算法 | 第58-66页 |
| 4.3.1 改进的动态阈值分割法 | 第60-62页 |
| 4.3.2 灰度堆积与灰度差分法 | 第62-65页 |
| 4.3.3 印刷类缺陷检测算法的分析与比较 | 第65-66页 |
| 4.4 颜色类缺陷与色系分选 | 第66-76页 |
| 4.4.1 色系空间及其转换原理 | 第66-69页 |
| 4.4.2 色差的双峰检测法 | 第69-71页 |
| 4.4.3 色系的分块灰度直方图分选法 | 第71-74页 |
| 4.4.4 基于灰度直方图的颜色分选法分析与比较 | 第74-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 系统调试与结果分析 | 第77-88页 |
| 5.1 系统集成与调试 | 第77-84页 |
| 5.1.1 系统硬件集成 | 第77-78页 |
| 5.1.2 系统软件开发 | 第78-81页 |
| 5.1.3 系统工作流程 | 第81-84页 |
| 5.2 各类缺陷检测结果对比与分析 | 第84-86页 |
| 5.3 系统性能分析 | 第86-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 工作总结 | 第88-89页 |
| 6.2 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 | 第96页 |