【摘 要】
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近年来,随着全球能源领域电气化的不断推进,以太阳能发电技术为代表的新能源产业发展迅速。光电转换装置是太阳能电池组件的重要组成部分,而太阳能电池片作为光电转换装置的核心部件,其质量将直接影响整块太阳能电池组件的使用寿命及光电转换效率。本研究针对单晶类电池片镀膜后产品存在无法检测内部缺陷的问题,搭建了缺陷检测系统,完善了质量检测体系。首先利用近红外成像装置,实现了对太阳能电池片光致发光特征图的采集,之
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近年来,随着全球能源领域电气化的不断推进,以太阳能发电技术为代表的新能源产业发展迅速。光电转换装置是太阳能电池组件的重要组成部分,而太阳能电池片作为光电转换装置的核心部件,其质量将直接影响整块太阳能电池组件的使用寿命及光电转换效率。本研究针对单晶类电池片镀膜后产品存在无法检测内部缺陷的问题,搭建了缺陷检测系统,完善了质量检测体系。首先利用近红外成像装置,实现了对太阳能电池片光致发光特征图的采集,之后运用基于产品图像的平场矫正技术与频域滤波对图像进行亮度平滑处理,再通过改进的Faster RCNN算法对缺陷进行定位及分类,最后使用基于传统图像算法的缺陷筛选算法对分类后的缺陷进行二次筛选及判定。论文的具体研究工作如下:（1）太阳能电池片的光致发光图像采集。采集平台利用808nm近红外线激光器、近红外线阵相机、近红外增透镜头以及920nm高通滤波片,组合成光学成像系统。成像系统使用512像素分辨率的近红外相机,相机使用铟镓砷材料为感光基底的芯片进行成像,保证了对1150nm光谱的高感光度,使其在拥有较高分辨率的情况下满足在线检测需求的扫描速度,同时能够更好地表现电池片中的缺陷。（2）检测系统搭建。首先制定检测系统的运行方案及工作流程,其次设计光致发光图像采集系统、控制电路与通信系统。最后描述了软件的设计思路及其运行流程。（3）电池片图像预处理。针对无法使用色彩标定板进行平场矫正的情况,提出了一种基于产品图像的亮度矫正方法。实际操作中利用近红外相机拍摄,图像包括多张暗场近红外图像以及同一片产品进行多次拍摄出的近红外图像,最后利用拍摄图像计算得出亮度平场矫正系数。此方法解决了线激光功率不均导致的图像亮度不均匀和不同设备之间存在成像亮度差异的问题,提高了阈值参数的适用性以及检测的稳定性。（4）缺陷检测算法设计。本研究中使用的检测系统需要针对约20种不同类型的产品缺陷进行检测,系统采用卷积神经网络对缺陷进行定位与分类,并结合传统算法筛选的方式运行。卷积神经网络方面采用Faster RCNN算法框架,框架中使用Res Net101作为特征提取网络,网络中通过采用Mish激活函数提升算法网络的非线性特征。RPN区域提取网络中使用不同的候选框尺寸以及高宽比,适当地增加了候选框的数量,满足缺陷目标存在不同的尺寸以及长宽比例的情况,网络中的Io U比例采用前景0.9和背景0.1分配,提高了缺陷的定位精准度。将ROI Pooling中的插值方法修改为双线性插值,有效地降低了ROI的偏差。（5）系统调试与实验分析。搭建了完整的检测系统,并针对图像检测算法进行开发。实验表明,对于缺陷的识别分类准确率达到94%,对于缺陷的定位标注准确率达到95%,系统单张图像处理时间在300ms至350ms之间。通过实验表明,相比于传统的Faster RCNN,改进后的Faster RCNN算法在分类准确率、定位准确性等方面效果更好。
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