基于EL图像的太阳能电池组件缺陷在线检测研究

【摘要】：随着人类社会的高速发展，面对日益严重的生态环境和传统能源短缺等危机，太阳能逐渐得到众多国家的关注，同时也得到更好的开发和利用。电池组件作为太阳能最为重要的利用形式——光电转换的基本载体，利用组件EL在线检测系统对其进行生产监控和缺陷检测，减少其破损率，不仅能有效提高产品等级，同时也能减少硅材料的耗费，降低生产成本，提高组件的市场竞争力。 本文根据电致发光（EL）检测原理，完成太阳能电池组件在线检测系统的设计和搭建，首先通过CCD相机拍摄组件EL图像，然后采用图像处理技术进行电池单元分割提取，最后进行电池单元EL图像缺陷检测的研究。 本在线检测系统由辅助传送结构、检测暗箱和EL成像软件构成。辅助传送结构用于实现组件的自动装载，并可将缺陷组件传送至返修区；根据CCD芯片及镜头参数设计组件成像光路，确定CCD相机安装角α=43°，反射镜安装角β=23.5°，完成检测暗箱搭建；设计上位机EL成像软件，设置曝光时间为5s，增益为85，完成组件EL图像的获取实验。 基于获取的组件EL图像，利用OpenCV对其进行桶形畸变校正、透视变换、灰度校正及电池单元EL图像分割等研究。首先标定相机内参，实现EL图像的桶形畸变校正；接着提取EL图像轮廓并解析该轮廓角点坐标，实现EL图像的透视变换；然后进行EL图像的灰度校正；最后根据等间距分割思路，提出了通过网格划分快速提取电池单元EL图像的方法，与模板匹配提取算法相比，其分割成功率得到了明显提高。 针对提取的电池单元EL图像，对其进行预处理、特征提取、检测算法以及具体缺陷检测实现等研究。首先进行灰度变换、高斯滤波、区域生长等预处理；然后针对图像缺陷进行几何、形状和纹理特征提取，并进行常见检测算法分析研究；然后利用支持向量机，通过构造核函数，对电池单元EL图像样本进行训练、识别及实验；接着对电池单元EL图像破损、断栅、隐裂等具体缺陷进行检测研究，并通过OpenCV和Matlab程序实现；最后进行缺陷检测结果统计分析，其断栅和隐裂缺陷在检测时可能产生误判，在本试验中其误判率分别为6.9%和15.2%。 【关键词】：太阳能电池 电致发光 光路设计 透视变换 图像分割 支持向量机
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM914.4;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 引言11-14
• 1.1.1 太阳能产业相关背景11
• 1.1.2 太阳能电池分类11-13
• 1.1.3 硅太阳能电池生产工艺分析13-14
• 1.2 太阳能电池缺陷检测发展现状及研究意义14-16
• 1.2.1 太阳能电池缺陷检测发展现状14-15
• 1.2.2 太阳能电池缺陷检测研究意义15-16
• 1.3 论文的主要研究内容与框架结构16-17
• 1.3.1 论文主要研究内容16-17
• 1.3.2 论文框架结构17
• 1.4 本章小结17-18
• 第二章 太阳能电池及缺陷检测相关技术18-26
• 2.1 太阳能电池相关理论知识18-21
• 2.1.1 硅太阳能电池发电原理18-19
• 2.1.2 硅太阳能电池性能参数分析19-21
• 2.2 硅太阳能电池缺陷分类21-22
• 2.3 硅太阳能电池缺陷检测技术22-24
• 2.3.1 传统组件检测手段22-23
• 2.3.2 近红外图像检测法23-24
• 2.4 硅太阳能电池缺陷检测中机器视觉的运用24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 太阳能电池组件在线检测系统设计26-37
• 3.1 硅电池电致发光（EL）检测理论26-27
• 3.2 在线检测系统辅助传送结构设计27-29
• 3.2.1 直线传送结构27-28
• 3.2.2 垂直传送结构28-29
• 3.3 在线检测系统暗箱设计29-35
• 3.3.1 暗箱内部结构介绍29-30
• 3.3.2 传感器芯片及镜头选择30-32
• 3.3.3 组件 EL 成像光路设计32-34
• 3.3.4 检测暗箱硬件搭建34-35
• 3.4 组件 EL 图像获取实现35-36
• 3.4.1 图像获取软件设计35-36
• 3.4.2 组件 EL 图像获取试验36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 太阳能电池组件 EL 图像前期处理37-54
• 4.1 OpenCV 开源图像处理函数库37-38
• 4.1.1 OpenCV 简介37
• 4.1.2 OpenCV 基础数据类型37-38
• 4.2 组件 EL 图像桶形畸变校正38-43
• 4.2.1 CCD 相机成像模型及相关参数38-40
• 4.2.2 CCD 相机内参标定40-42
• 4.2.3 桶形畸变校正42-43
• 4.3 组件 EL 图像透视投影变换43-47
• 4.3.1 透视变换算法设计44
• 4.3.2 透视变换算法实现44-47
• 4.3.3 透视投影变换47
• 4.4 组件 EL 图像灰度校正47-51
• 4.4.1 分段线性变换48-49
• 4.4.2 直方图均衡化49-51
• 4.5 电池单元 EL 图像分割提取51-53
• 4.5.1 电池单元分割提取思想51-52
• 4.5.2 电池片分割的实现52-53
• 4.6 本章小结53-54
• 第五章 太阳能电池单元 EL 图像缺陷检测54-78
• 5.1 电池单元 EL 图像缺陷分析54-55
• 5.2 电池单元 EL 图像预处理55-60
• 5.2.1 图像增强55-56
• 5.2.2 图像滤波56-58
• 5.2.3 图像分割58-60
• 5.3 缺陷特征提取60-64
• 5.3.1 几何特征61-62
• 5.3.2 形状特征62-63
• 5.3.3 纹理特征63-64
• 5.4 EL 图像缺陷检测算法64-66
• 5.4.1 检测算法分类64
• 5.4.2 检测算法分析64-66
• 5.5 支持向量机的应用66-73
• 5.5.1 分类模型的选择66-68
• 5.5.2 核函数的性质及构造68-69
• 5.5.3 多分类支持向量机69-73
• 5.6 具体缺陷检测实现73-76
• 5.6.1 边缘检测73
• 5.6.2 破损检测73-74
• 5.6.3 断栅检测74-75
• 5.6.4 隐裂检测75-76
• 5.7 缺陷检测结果统计与分析76-77
• 5.8 本章小结77-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 6.1 总结78-79
• 6.2 展望79-80
• 参考文献80-84
• 致谢84-85
• 攻读硕士学位期间获得成果85

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