【摘 要】
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太阳能电池组件是光伏发电系统中的核心部件,在其生产制造过程中,受材料、工艺及生产环境的影响,不可避免地会产生各类缺陷,给传统的人工检测带来较大的挑战。而基于视觉检测方法具有高效率、高精度、非接触等显著优势,在工业检测领域逐步得到广泛应用。针对目前电池组件视觉在线检测领域中的不足,本文对关键的检测算法进行了研究,在此基础上构建了组件视觉检测系统并应用于生产现场。具体工作如下:（1）根据电池片缺陷的特
【基金项目】
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宜兴市科技创新领军人才项目:PL检测设备技术研究（CX201806C）；
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太阳能电池组件是光伏发电系统中的核心部件,在其生产制造过程中,受材料、工艺及生产环境的影响,不可避免地会产生各类缺陷,给传统的人工检测带来较大的挑战。而基于视觉检测方法具有高效率、高精度、非接触等显著优势,在工业检测领域逐步得到广泛应用。针对目前电池组件视觉在线检测领域中的不足,本文对关键的检测算法进行了研究,在此基础上构建了组件视觉检测系统并应用于生产现场。具体工作如下:（1）根据电池片缺陷的特点,使用光致发光（Photoluminescence,PL）技术进行多波段LED组合成像,并完成平台搭建。该方案提高了电池片缺陷图像的成像精度,解决了高能激光寿命短、易损耗,价格高的问题。（2）针对宽幅面组件多相机拼接问题,设计了图像拼接策略,提出了基于局部特征匹配的组件图像拼接方法,并利用MSAC算法减少了特征点的误匹配,提高了特征点匹配的准确性。针对拼接过渡问题,使用改进的图像融合方法改善接缝质量,实现了多角度变化图像的自然拼接。（3）针对高像素组件图像缺陷检测困难的问题,提出了基于局部极值差分边缘投影算法,对单片进行定位。为快速确定硅片区域边缘位置,提出了基于选择性峰值快速排序的单片定位算法,根据边缘排序定位结果分割组件单元,并对不同类型组件进行了测试,该算法在单片定位分割准确性上具有较好的效果。（4）为保证缺陷识别的精度与速度,设计了一种特征增强型的轻量化卷积神经网络模型。通过增加特征增强提取模块和小目标预测尺度层,提高了模型在特征提取和小缺陷目标检测方面的性能,使模型在兼顾效率和准确性的前提下,更好地完成检测任务。另外,建立了缺陷相对坐标转换模型,实现了组件缺陷定位。（5）设计并实现了组件缺陷视觉检测系统,该系统包括采集、处理、检测、传输、存储,历史查看等功能,并简要分析了该系统的应用前景。
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