| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·光伏产业的背景和发展状况 | 第9-10页 |
| ·课题来源及意义 | 第10-11页 |
| ·机器视觉技术及其发展状况 | 第11-13页 |
| ·国外机器视觉的发展状况 | 第12-13页 |
| ·国内机器视觉的发展状况 | 第13页 |
| ·机器视觉技术在光伏电池组件缺陷检测方面的发展状况 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 太阳电池组件电致发光图像与缺陷对应关系 | 第15-22页 |
| ·电致发光 | 第15-17页 |
| ·电致发光概述 | 第15页 |
| ·电致发光原理 | 第15-17页 |
| ·机器视觉系统 | 第17-18页 |
| ·常见的电池组件缺陷 | 第18-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 电池组件缺陷红外图像预处理 | 第22-33页 |
| ·图像增强 | 第22-23页 |
| ·形态学操作 | 第23-26页 |
| ·图像分割 | 第26-29页 |
| ·灰度直方图分割 | 第26-27页 |
| ·最大类间方差法图像分割 | 第27-29页 |
| ·边缘检测 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 特征提取 | 第33-43页 |
| ·矩的定义 | 第34-35页 |
| ·不变矩的物理意义 | 第35页 |
| ·Hu 不变矩及其改进 | 第35-40页 |
| ·Hu 矩的定义 | 第35-36页 |
| ·Hu 矩的特征提取 | 第36页 |
| ·Hu 不变矩改进 | 第36-39页 |
| ·改进 Hu 矩的特征提取 | 第39-40页 |
| ·电池组件缺陷特征库 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第5章 组件缺陷识别 | 第43-53页 |
| ·组件缺陷识别方法 | 第43-51页 |
| ·支持向量机识别方法 | 第44-47页 |
| ·基于支持向量机的电池组件缺陷分类 | 第47-51页 |
| ·电池组件缺陷诊断系统 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望以及有待解决的问题 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第59页 |