一种基于机器视觉原理筛检太阳能电池的实现方法

【摘要】：运用机器视觉原理中的自动聚类检测方法,利用嵌入式系统作为核心控制元件,气动装置作为执行机构,设计制作了基于机器视觉的太阳能电池筛检系统,用于检测太阳能电池的几何参数及物理缺陷。实验表明,该系统在太阳能电池筛检中识别正确率在95%以上,执行机构无故障率98%以上,较好地解决了太阳能电池筛检识别精度和效率低的问题。 【作者单位】： 四川大学制造科学与工程学院;
【关键词】： 太阳能电池 自动聚类 机器视觉 筛检系统
【基金】：2012年国家级大学生创新创业训练计划项目(201210610200)
【分类号】：TM914.4;TP391.41
【正文快照】： 太阳能电池具有重量轻、脆性大的特点。在太阳能电池生产线上,完成电池板切割工序后,经常产生崩边、隐裂等物理缺陷,需要高效、准确地剔除不合格产品。太阳能电池表面缺陷检测的方法主要包括频闪检测法[1]、漏磁检测法[2]、红外检测法[3]及机器视觉检测法[4],而实际上目前国内

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