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基于EL图像的太阳能电池组件缺陷在线检测研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·引言第11-14页
     ·太阳能产业相关背景第11页
     ·太阳能电池分类第11-13页
     ·硅太阳能电池生产工艺分析第13-14页
   ·太阳能电池缺陷检测发展现状及研究意义第14-16页
     ·太阳能电池缺陷检测发展现状第14-15页
     ·太阳能电池缺陷检测研究意义第15-16页
   ·论文的主要研究内容与框架结构第16-17页
     ·论文主要研究内容第16-17页
     ·论文框架结构第17页
   ·本章小结第17-18页
第二章 太阳能电池及缺陷检测相关技术第18-26页
   ·太阳能电池相关理论知识第18-21页
     ·硅太阳能电池发电原理第18-19页
     ·硅太阳能电池性能参数分析第19-21页
   ·硅太阳能电池缺陷分类第21-22页
   ·硅太阳能电池缺陷检测技术第22-24页
     ·传统组件检测手段第22-23页
     ·近红外图像检测法第23-24页
   ·硅太阳能电池缺陷检测中机器视觉的运用第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 太阳能电池组件在线检测系统设计第26-37页
   ·硅电池电致发光(EL)检测理论第26-27页
   ·在线检测系统辅助传送结构设计第27-29页
     ·直线传送结构第27-28页
     ·垂直传送结构第28-29页
   ·在线检测系统暗箱设计第29-35页
     ·暗箱内部结构介绍第29-30页
     ·传感器芯片及镜头选择第30-32页
     ·组件 EL 成像光路设计第32-34页
     ·检测暗箱硬件搭建第34-35页
   ·组件 EL 图像获取实现第35-36页
     ·图像获取软件设计第35-36页
     ·组件 EL 图像获取试验第36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 太阳能电池组件 EL 图像前期处理第37-54页
   ·OpenCV 开源图像处理函数库第37-38页
     ·OpenCV 简介第37页
     ·OpenCV 基础数据类型第37-38页
   ·组件 EL 图像桶形畸变校正第38-43页
     ·CCD 相机成像模型及相关参数第38-40页
     ·CCD 相机内参标定第40-42页
     ·桶形畸变校正第42-43页
   ·组件 EL 图像透视投影变换第43-47页
     ·透视变换算法设计第44页
     ·透视变换算法实现第44-47页
     ·透视投影变换第47页
   ·组件 EL 图像灰度校正第47-51页
     ·分段线性变换第48-49页
     ·直方图均衡化第49-51页
   ·电池单元 EL 图像分割提取第51-53页
     ·电池单元分割提取思想第51-52页
     ·电池片分割的实现第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 太阳能电池单元 EL 图像缺陷检测第54-78页
   ·电池单元 EL 图像缺陷分析第54-55页
   ·电池单元 EL 图像预处理第55-60页
     ·图像增强第55-56页
     ·图像滤波第56-58页
     ·图像分割第58-60页
   ·缺陷特征提取第60-64页
     ·几何特征第61-62页
     ·形状特征第62-63页
     ·纹理特征第63-64页
   ·EL 图像缺陷检测算法第64-66页
     ·检测算法分类第64页
     ·检测算法分析第64-66页
   ·支持向量机的应用第66-73页
     ·分类模型的选择第66-68页
     ·核函数的性质及构造第68-69页
     ·多分类支持向量机第69-73页
   ·具体缺陷检测实现第73-76页
     ·边缘检测第73页
     ·破损检测第73-74页
     ·断栅检测第74-75页
     ·隐裂检测第75-76页
   ·缺陷检测结果统计与分析第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
   ·总结第78-79页
   ·展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
攻读硕士学位期间获得成果第85页

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