基于红外图像的太阳能电池缺陷检测-论文.pdf

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1、第43卷第1期河北工业大学学报2014年02月、，o1．43No．1JOURNALOFHEBEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYFebruary2014文章编号：1007．2373(2014)0l·0008—07基于红外图像的太阳能电池缺陷检测周维芳，王志陶，杨帆，潘国锋(1．北华大学电气信息工程学院，吉林132000；2．河北工业大学信息工程学院，天津300401)摘要针对目前太阳能电池缺陷检测中存在的缺陷检测种类单一且检测算法抗干扰能力较差等问题，提出了一种可在复杂背景的红外太阳能电池图像中检测并识别多种缺陷的方法．首先提出了一种快速的局部自适应

2、阈值的二值化处理方法来提取缺陷信息和电极信息；其次做水平投影，定位电极位置，填充电极以消除其干扰；最后采用了一种根据缺陷轮廓信息特征进行分类识别的方法．经过大量实验验证，该方法可准确检测并识别红外太阳能电池图片中断线、隐裂、履带印等缺陷，检测准确率可达到99％以上，具有很好的适应性和准确性，大大提高了电池的检测效率．关键词太阳能电池；缺陷检测；水平投影；轮廓；识别中图分类号TP391．41文献标志码ADetectionofsolarcelldefectsbasedoninfraredimageZHOUWleifang．ⅥNGZhi．tao，YGFan，PANGu

3、o．feng(1．SchoolofElectricalInformationEngineering，BeihuaUniversity,Jilin132000，China；2．SchoolofInformationEngineering，HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300401，China)AbstractTosolvetheproblemsthatsingledefectdetectiontypesandbadanti-interferenceabilityoftestalgorithmintestsofinfrared

4、solarcellsdefections，anewmethodisproposedwhichcandefectandidentifyvariousdefectionsincom-plicatedbackgroundofthesolarcellspictures．Firstly,amethodoflocaladaptivethresholdingbinarizationisusedtoextractthemessagesofdefectionsandelectrodes．Secondl~horizontalprojectioncanbeusedtogetthepo

5、sitionsofelec—trodes，theninterferencescanbeeliminatedbyfillingelectrodes．Finally,amethodwhichcanclassifyaccordingtode-fectionscontourinformationisused．Alargenumberofexperimentalresultsdemonstratethatourmethodcandetectandidentifythebrokenlinefault，crackfaultandtrackprintsfaultaccurate

6、lyintheinfraredimageofsolarcells，andthecorrectrateisover99％．Themethodwithgoodadaptationandaccuracyimprovesthesolarcellsdefectefficiencygreatly．Keywordssolarcells；defectdetection；horizontalprojection；contour；identify0引言太阳能作为一种新型能源，近年来得到了快速发展，太阳能电池作为其主要载体，越来越受到人们的广泛利用，在太阳能电池生产、加工过程中，由于

7、受设备或是生产环境的影响，很容易给电池片造成断线、隐裂、履带印等缺陷，若不能及时发现这些带有缺陷的电池片，太阳能电池组件的质量将会受到严重影响⋯，这将会大大降低电池的发电效率和使用寿命，同时也会给生产商造成不良影响，不利于厂商的扩大化生产．目前，依然有很多太阳能电池厂商依靠传统的人工目视检测电池表面质量，无法保证产品质量．高效的太阳能电池缺陷检测方法越来越受到人们的重视．文献[2]采用了方向可变滤波器组并结合霍夫变换的检测方法，可以很好地消除规则直线纹理；文献[3]对栅线很窄的电池阵列做了研究，较好的去除了栅线；文献[4-6]使用超光谱成像技术和基于傅里叶的图像

8、重建等方法检测隐裂信息；