層疊太陽能硅片圖像紋理提取與計數(shù)技術(shù)研究.pdf

1、在光伏發(fā)電領(lǐng)域中，太陽能硅片是太陽能發(fā)電組件的核心原料，需求量巨大，對其進行的數(shù)量統(tǒng)計是在其生產(chǎn)流轉(zhuǎn)中重要的必備過程。為滿足自動化生產(chǎn)中太陽能硅片批量無損的數(shù)量統(tǒng)計需求，本文基于機器視覺和圖像處理技術(shù)，從層疊太陽能硅片圖像的紋理特征入手，將層疊的硅片所呈現(xiàn)的明暗邊棱條紋看作條紋紋理，開展層疊太陽能硅片圖像條紋紋理的提取和計數(shù)研究，主要研究內(nèi)容與取得的成果如下：
　　1.基于機器視覺的層疊太陽能硅片計數(shù)系統(tǒng)設(shè)計。根據(jù)硅片的尺寸、顏色

2、、側(cè)面特征以及測試環(huán)境等因素計算視覺參數(shù)，設(shè)計搭建了基于雙光源的層疊太陽能硅片圖像獲取平臺。
　　2.層疊太陽能硅片圖像的預(yù)處理。首先，提出了基于灰度分布、Radon變換和圖像頻譜的三種紋理方向檢測方法，相對于改進切片法和梯度法，在精確度、復(fù)雜度、計算時間以及抗噪能力上都有很大優(yōu)勢，紋理方向檢測誤差由±2°減少到了±0.5°。其次，以旋轉(zhuǎn)和掩膜的方式實現(xiàn)圖像的紋理傾斜校正和ROI區(qū)域定位，解決了因傾斜放置硅片所導(dǎo)致的圖像條紋未水平

3、分布的現(xiàn)象，并消除了不必要的圖像區(qū)域，提高了運算效率。最后，提出了基于紋理方向信息的Gabor濾波方法，沿著紋理的方向濾波平滑，使濾除噪聲的同時保留了圖像的整體紋理特征，增加了圖像紋理中脊線以及谷線的辨識度。
　　3.層疊太陽能硅片圖像的紋理提取。提出了基于Niblack與背景校正相結(jié)合的紋理分割提取方法，并以兩種方法互補的方式，抑制噪聲而突出條紋紋理特性，得到噪聲較小而硅片的紋理信息保留較完整的二值圖像，解決了圖像灰度不均以及紋

4、理不清晰時無法提取出紋理的難題，為紋理計數(shù)奠定了基礎(chǔ)。
　　4.層疊太陽能硅片圖像的紋理計數(shù)。提出了基于自適應(yīng)差分統(tǒng)計的紋理計數(shù)方法，設(shè)計多列統(tǒng)計、誤差剔除、差分計數(shù)、概率分布統(tǒng)計以及誤差校正等多種方法運用到計數(shù)算法中，降低了噪聲的干擾，對于圖像質(zhì)量不好、噪聲較多、灰度不均等情況都能實現(xiàn)準確可靠的計數(shù)。同時，提出了基于自適應(yīng)差分統(tǒng)計的紋理計數(shù)準確度校驗的方法，硅片計數(shù)的準確度和可靠性得到了保證。
　　本文所提出的方法在實驗室