多特征融合的太阳能电池片缺陷检测

赖天舒; 刘怀广; 汤勃; 周诗洋

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多特征融合的太阳能电池片缺陷检测

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太阳能电池片在生产过程中,因工序或材料原因会导致其存在缺陷。基于光致发光成像原理,提出了一种基于背景评估的太阳能电池片图像增强方法,以及一种基于形态特征和HOG特征融合的缺陷识别方法。首先分析了电池片缺陷的形态和位置特点,提出了缺陷两步分割法,对分割的缺陷提取多方向HOG特征,采取拉普拉斯特征映射法对HOG特征进行降维;然后融合长宽比、圆形度等形态特征;最后针对支持向量机(support vector machines,SVM)中的核函数和惩罚因子,采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)加以优化,改善了缺陷分类效果。应用所确立的算法对50幅图像进行检测,分类识别的准确率最高可达98.3%。将新算法与传统的SVM算法以及Le-Net网络等进行对比,可知新算法具有较高的识别准确率。

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来源
《应用光学》 |2023年第3期|605-613|共9页
作者
赖天舒; 刘怀广; 汤勃; 周诗洋;
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作者单位

武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室;

武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室;

武汉科技大学精密制造研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光电子技术的应用;
关键词
太阳能电池片; 支持向量机; 缺陷检测; 特征压缩; 粒子群算法;

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