晶硅太阳电池电致发光成像缺陷检测及自动识别

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随着太阳能产业的发展,太阳电池的效率和可靠性越来越重要。其中,缺陷对太阳电池的性能有着最大最直接的影响。而这些缺陷大部分是难以识别和发现的隐性缺陷,因此一种快速有效的太阳电池缺陷检测方法是非常有价值的。电致发光成像技术作为一种新的太阳电池缺陷检测方法,渐渐被大规模应用于工业生产过程中。此方法通过观察太阳电池的发光图像,可以发现通常难以识别的太阳电池隐性缺陷。但是,目前大部分的发光图像都是靠人眼检测。随着太阳电池产能的提高,人眼的识别速度大大限制了生产效率的提高。因此,全自动的检测技术有着非常重要的意义。本文采用了两种图像处理技术,针对太阳电池组件的三种典型缺陷:黑片、断栅和隐裂,实现了对缺陷自动检测。基于局域阈值分割的自动检测技术,使用矩形作为检测窗口,在阈值分割的时候结合了对比度拉伸变换,利用形态学处理得到的二值图像,快速定位和确定类型。基于阈值均匀局部二值模式和BP神经网络的算法,使用均一模式以减少特征值的数量,结合BP神经网络的缺陷检测算法,将复杂的缺陷模式判断转化为神经网络模式识别问题。实验结果表明,这两种算法可以用很短的时间,准确定位缺陷,适合在线的单晶和多晶太阳电池缺陷检测。
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