基于图像重建的晶体硅光伏电池隐性缺陷检测

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 太阳能光伏电池缺陷检测的国内外研究进展

1.2.1物理检测方式的研究现状

1.2.2图像视觉检测方式的研究现状

1.3 本文的内容安排

2 太阳能光伏电池隐性缺陷检测的代表方法

2.1 太阳能光伏电池的预处理

2.2 太阳能光伏电池中常见的缺陷类型

2.3太阳能光伏电池隐性缺陷检测中的背景图像重建方法

2.3.1 频域变换法

2.3.2滤波方法

2.3.3非线性拟合方法

2.4 本章小结

3 基于ICA的太阳能光伏电池隐性缺陷检测算法

3.1 太阳能光伏电池图像的分类

3.1.1 ICA过程

3.1.2 训练样本的选取和数据矩阵构建

3.1.3 求解图像基和基表示的系数

3.1.4根据系数和残差实现有、无缺陷图像的分类

3.2 太阳能光伏电池隐性缺陷图像的检测

3.2.1 利用图像基重建背景图像

3.2.2 太阳能光伏电池隐性缺陷的检测

3.2.3 去除噪声

3.3 实验结果与分析

3.3.1 实验中参数分析

3.3.2 实验结果分析

3.4 本章小结

4 基于块数据删除模型的太阳能光伏电池隐性缺陷检测算法

4.1预处理

4.1.1 傅里叶变换去除母线

4.1.2 幂次变换调节图像亮度和对比度

4.2缺陷检测

4.2.1 缺陷检测的块数据删除模型

4.2.2 背景重建

4.2.3 差分图像及其阈值分割

4.2.4 去除噪声

4.3 实验结果

4.3.1 阈值T1的选取

4.3.2 块数据删除中分块大小和阈值T2的参数讨论

4.3.3 算法性能评估

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间主要研究成果