硅太阳能电池制备过程的全自动视觉检测设备关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10-13页 |
| ·行业背景 | 第10页 |
| ·太阳能电池 | 第10-11页 |
| ·硅太阳能电池的应用 | 第11-13页 |
| ·硅太阳能电池检测方法 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·AOI 光学系统的研究现状 | 第16-17页 |
| ·AOI 检测算法的研究现状 | 第17-19页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第19页 |
| ·本文主要研究内容与组织结构 | 第19-22页 |
| ·主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 视觉检测系统方案设计 | 第22-38页 |
| ·检测系统结构功能分析 | 第22-25页 |
| ·硅太阳能电池制备工艺 | 第22-23页 |
| ·视觉检测系统在生产线中的布置 | 第23-24页 |
| ·视觉检测系统功能模块 | 第24-25页 |
| ·检测系统硬件设计 | 第25-30页 |
| ·相机的选择 | 第25-28页 |
| ·光源设计 | 第28-30页 |
| ·运动控制系统 | 第30页 |
| ·检测系统软件设计 | 第30-37页 |
| ·系统软件框架 | 第31-32页 |
| ·系统软件模块化设计 | 第32-35页 |
| ·远程SPC 质量控制系统 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 图像获取与预处理研究 | 第38-51页 |
| ·图像获取 | 第38-40页 |
| ·图像采集系统 | 第38-39页 |
| ·图像数字化 | 第39-40页 |
| ·图像几何变换 | 第40页 |
| ·图像增强 | 第40-43页 |
| ·灰度变换 | 第41-42页 |
| ·直方图处理 | 第42-43页 |
| ·图像滤波 | 第43-46页 |
| ·中值滤波 | 第44-45页 |
| ·高斯滤波 | 第45-46页 |
| ·图像分割 | 第46-50页 |
| ·图像二值化 | 第47-48页 |
| ·图像门限处理 | 第48页 |
| ·图像边界与区域分割 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 缺陷特征提取与检查算法 | 第51-71页 |
| ·缺陷统计与分析 | 第51-53页 |
| ·硅太阳能电池缺陷统计 | 第51-52页 |
| ·缺陷特征分析 | 第52-53页 |
| ·缺陷特征提取 | 第53-61页 |
| ·特征定义 | 第53-54页 |
| ·几何特征 | 第54-56页 |
| ·形状特征 | 第56-58页 |
| ·纹理特征 | 第58-59页 |
| ·颜色特征 | 第59-61页 |
| ·视觉检测算法分析 | 第61-66页 |
| ·参考比较算法 | 第62-64页 |
| ·非参考比较算法 | 第64-65页 |
| ·混合型算法 | 第65-66页 |
| ·具体缺陷检测 | 第66-70页 |
| ·边缘检测 | 第66-67页 |
| ·破损检测 | 第67-68页 |
| ·栅线检测 | 第68-69页 |
| ·电极检测 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 实验研究 | 第71-77页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·检测系统综合性能实验 | 第71-76页 |
| ·检测系统准确性实验 | 第72-73页 |
| ·检测系统高效性实验 | 第73-74页 |
| ·检测系统可靠性实验 | 第74-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 主要研究成果 | 第77-78页 |
| 创新点 | 第78页 |
| 研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附件 | 第86页 |
