【摘 要】
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光伏发电技术的不断提高,加快了对太阳能的利用。在光伏电池片生产制造过程中,无法避免地会产生影响到电池片光电转化性能和使用寿命的各种缺陷。传统人工目检存在检测速度慢、反应不及时、浪费成本等问题,已经难以适应电池片降成本、快精准的检测需求。本文以镀膜工序光伏电池片为研究对象,研究基于机器视觉技术的电池片缺陷检测系统,建立以电池片图像获取、预处理、常规算法结合深度学习算法、软件开发为核心的在线检测系统,
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光伏发电技术的不断提高,加快了对太阳能的利用。在光伏电池片生产制造过程中,无法避免地会产生影响到电池片光电转化性能和使用寿命的各种缺陷。传统人工目检存在检测速度慢、反应不及时、浪费成本等问题,已经难以适应电池片降成本、快精准的检测需求。本文以镀膜工序光伏电池片为研究对象,研究基于机器视觉技术的电池片缺陷检测系统,建立以电池片图像获取、预处理、常规算法结合深度学习算法、软件开发为核心的在线检测系统,对实现光伏电池片缺陷自动化检测具有重要的工程意义和实用价值。本文研究内容主要包括:（1）检测系统设计。结合光伏电池片制造工艺流程和检测需求,实现光致发光（Photo Luminescence,PL）系统搭建,通过硬件选型和软件功能开发,完成电池片的内、表面缺陷图像采集与检测。（2）常规检测算法设计。首先,提出一种成像不均匀校正算法、基于灰度投影与Sigmoid函数的亚像素ROI提取算法等预处理操作。其次,根据各类缺陷特征分别应用形态学分析与区域变换、高斯线检测算法,并提出一种基于回形区域的局部自适应阈值法解决斑块状缺陷检测问题。（3）深度学习算法设计。应用YOLO-v3算法检测一些常规检测算法使用效果不佳的缺陷,并针对黑点缺陷进行YOLO-v3算法的改进,改进后的模型在召回率和精确率方面相比原模型分别提高6.33%、1.95%。（4）实验测试与效果分析。搭建电池片缺陷视觉检测系统在线检测实验环境,分别从检测准确率、检测时间、系统性能等方面进行实验验证与分析。实验结果表明:漏检率低于1.5%,平均准确率约为95.38%,CT≤1.5s/张,满足电池片缺陷在线检测的各项技术指标。
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