基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测研究现状及展望

发布时间：2018-03-21 17:04

  本文选题：太阳能电池片　切入点：机器视觉　出处：《北京工业大学学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：鉴于基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法具有操作简便、检测精度高的优势,对此类方法所涉及的各个环节进行了综述.首先,对太阳能电池片表面的各种成像方式和常见缺陷类型进行了归纳总结;其次,对现有的检测方法按照数学建模思路的不同进行了分类介绍和对比分析;最后,对内容进行了小结并对太阳能电池片表面缺陷检测方法的后续研究进行了展望.可以看出:基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法已经取得了较大的发展,但在特征提取算法设计方面仍有改进空间,如基于深度神经网络的特征提取算法.
[Abstract]:In view of the advantages of machine vision based solar cell surface defect detection method with simple operation and high detection accuracy, this paper summarizes the various aspects involved in this method. The various imaging methods and common defect types on the solar cell surface are summarized. Secondly, the existing detection methods are classified and analyzed according to the different mathematical modeling ideas. Finally, The content is summarized and the further research on the surface defect detection method of solar cell is prospected. It can be seen that the surface defect detection method of solar cell based on machine vision has made great progress. However, there is still room for improvement in the design of feature extraction algorithms, such as feature extraction algorithms based on depth neural networks.
【作者单位】： 郑州轻工业学院电气信息工程学院;许继集团有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61501407) 河南省高等学校重点科研项目(15A413006) 河南省科技厅重点科技攻关项目(132102110150)
【分类号】：TP391.41;TM914.4

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本文编号：1644759