| 基于电致发光影像的太阳能电池瑕疵检测 |
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| 引用本文： | 李冠楠,谭庆昌,张阔,张宇鹏. 基于电致发光影像的太阳能电池瑕疵检测[J]. 发光学报, 2013, 34(10): 1400-1407 |
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| 作者姓名： | 李冠楠 谭庆昌 张阔 张宇鹏 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学机械科学与工程学院,吉林长春,130025
2. 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春,130033 |
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| 基金项目： | 吉林省科技发展规划重点项目 |
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| 摘 要： | 太阳能电池制造的复杂性决定其在制造过程中会有很多瑕疵产生,瑕疵的存在会大大影响太阳能电池的发电效率和使用寿命。本文运用电致发光影像技术来凸显瑕疵,针对影像中的瑕疵人工检测率低且缺乏客观性的问题,选用了基于统计的瑕疵检测算法。检测时,选取扩展Haar特征作为样本像素点的特征值,应用改进的模糊C均值聚类法对正常样本进行分群训练,通过判断测试样本是否在正常样本群组之中的方法实现了样本的瑕疵检测,并近似地给出了瑕疵位置。实验结果表明,该方法对太阳能芯片电致发光影像中瑕疵的总辨识率可以达到96%。
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| 关 键 词： | 太阳能电池 电致发光影像 模糊C均值聚类 瑕疵检测 |
Solar Cells Defect Detection in Electroluminescence Images |
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| LI Guan-nan , TAN Qing-chang , ZHANG Kuo , ZHANG Yu-peng. Solar Cells Defect Detection in Electroluminescence Images[J]. Chinese Journal of Luminescence, 2013, 34(10): 1400-1407 |
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| Authors: | LI Guan-nan TAN Qing-chang ZHANG Kuo ZHANG Yu-peng |
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| Affiliation: | LI Guan-nan;TAN Qing-chang;ZHANG Kuo;ZHANG Yu-peng;College of Mechanical Science and Engineering,Jilin University;Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | solar cell electroluminescence images fuzzy C-means defect detection |
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