Print

基于机器视觉的太阳能电池硅片隐裂检测

论文摘要

针对太阳能电池原材料硅片隐裂不易检测、自动化水平不高等问题,文章研制开发了一种基于机器视觉的硅片隐裂检测系统。首先,根据硅材料对近红外光的反射特性,设计了能稳定获取清晰硅片隐裂图像的图像采集系统及其自动化控制单元;随后引入图像处理算法,分别利用变异系数法和改进的动态阈值法来实现对特征平面的构建以及对该平面上缺陷的定位,实现了对隐裂硅片的自动识别。最后实验结果表明,硅片隐裂缺陷识别率最低达到了99%,满足了企业对检测精度的要求。该系统的开发,不仅实现了对硅片隐裂的自动化检测,提高了产品质量,降低了企业生产成本和劳动强度,具有很好的实际应用价值。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 系统设计
  •   1.1 隐裂检测工作流程
  •   1.2 机器视觉硬件系统设计
  •   1.3 软件系统设计
  • 2 隐裂缺陷检测算法
  •   2.1 图像预处理
  •   2.2 隐裂算法设计
  • 3 实验分析
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王宇,孙智权,赵不贿

    关键词: 硅片,隐裂,变异系数,动态阈值

    来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 江苏大学电气信息工程学院,江苏大学工业中心

    基金: 江苏高校优势学科建设工程资助项目,镇江市重点研发计划基金项目(GY2015038)

    分类号: TP391.41;TM914.41

    DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.12.023

    页码: 95-97+102

    总页数: 4

    文件大小: 898K

    下载量: 185

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/7caa0b81749875280d8b3b98.html