| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·太阳能的发展简介 | 第8页 |
| ·太阳能电池板破损检测的研究意义及发展现状 | 第8-11页 |
| ·太阳能电池的基本结构 | 第8-9页 |
| ·太阳能电池板破损检测的研究意义 | 第9-10页 |
| ·太阳能电池板破损研究的发展现状 | 第10-11页 |
| ·系统的主要研究内容及论文的组织结构 | 第11-12页 |
| ·系统的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 太阳能电池及机器视觉相关知识的介绍 | 第13-21页 |
| ·太阳能电池板相关知识的介绍 | 第13-16页 |
| ·太阳能电池板的简介 | 第13页 |
| ·太阳能电池板的分类 | 第13-15页 |
| ·晶体硅太阳能电池的制作工艺流程简介 | 第15-16页 |
| ·硅太阳能电池板的表面破损分类 | 第16-17页 |
| ·机器视觉在在线检测系统中的应用 | 第17-20页 |
| ·本系统中机器视觉的组成部分及典型结构 | 第18-19页 |
| ·机器视觉在太阳能电池缺陷检测中的应用与前景 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 太阳能电池缺陷在线检测系统的介绍 | 第21-32页 |
| ·检测方法的介绍 | 第21-24页 |
| ·传统的太阳能电池缺陷检测方法—红外热成像扫描检测 | 第21-23页 |
| ·电致发光法 | 第23-24页 |
| ·在线检测系统的构成 | 第24-30页 |
| ·传感器芯片的选择 | 第24-26页 |
| ·系统的硬件搭建 | 第26-28页 |
| ·计算机成像分析软件 | 第28-30页 |
| ·电致发光成像图片 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 太阳能电池板破损检测软件的介绍 | 第32-46页 |
| ·Opencv 图像处理函数库 | 第32-35页 |
| ·OpenCV 介绍 | 第32-33页 |
| ·OpenCV 的数据结构 | 第33-35页 |
| ·太阳能电池板成像的识别算法 | 第35-45页 |
| ·图像提取和边缘增强的改进算法 | 第35-38页 |
| ·背景差目标图像检测 | 第38-42页 |
| ·图像几何失真校正 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于专家系统规则的太阳能电池板破损检测的讨论 | 第46-55页 |
| ·专家系统介绍 | 第46-49页 |
| ·专家系统的定义 | 第46页 |
| ·专家系统的结构 | 第46-48页 |
| ·专家系统的基本工作原理 | 第48-49页 |
| ·模板匹配算法的相关介绍 | 第49-52页 |
| ·模板匹配算法 | 第49页 |
| ·一种改进的模板匹配方法 | 第49-51页 |
| ·快速灰度值匹配的 OPENCV 算法 | 第51-52页 |
| ·常见的太阳能电池组件破损状况的自动检测 | 第52-54页 |
| ·太阳能电池破损检测系统的展望 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |