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 |