基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测.pdf

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1、第38卷第7期2017年7月仪器仪表学报ChineseJournalofScientificInstrumentV01．38No．7Jul．2017基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测钱晓亮，张鹤庆，张焕龙，贺振东，杨存祥(郑州轻工业学院电气信息工程学院郑州450002)摘要：现有基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测算法均是采用各种类型的数学模型来进行算法设计，为进一步提高检测准确率，从人眼仿生学角度出发，首次将人眼的视觉注意机制引入到太阳能电池片表面缺陷检测中，提出了一种基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检

2、测算法。首先，对输入的太阳能电池片表面图像进行预处理，去除对检测有影响的噪声和栅线；其次，提出一种基于自学习特征的视觉显著性检测算法来大致定位缺陷区域；随后，提出一种视觉显著性和超像素分割相结合的算法来进一步精确定位缺陷区域；最后，通过形态学后处理得到最终检测结果。在包含多种缺陷类型的测试图像库上的主观和客观实验评估表明，该算法具有较高的检测准确率。关键词：太阳能电池；表面缺陷检测；视觉显著性；自学习特征；超像素中图分类号：TP391．4TH86文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．40Solarcellsur

3、facedefectdetectionbasedonvisualsaliencyQianXiaoliang，ZhangHeqing，ZhangHuanlong，HeZhendong，YangCunxiang(CollegeofElectricandInformationEngineering，ZhengzhouUniversityofLightIndustry，Zhengzhou450002，China)Abstract：Theexistingsolarcellsurfacedefectdetectionalgori

4、thmsbasedonmachinevisionarealldesignedtousevarioustypesofmathematicalmodelstoearlyoutthealgorithmdesign．Inordertofurtherimprovethedetectionaccuracy，inspiredbyhumanvisionbionics，thehumanvisualattentionmechanismisfirstlyintroducedinthesolarcellsurfacedefectdetect

5、ion，andasolarcellsurfacedefectdetectionalgorithmbasedonvisualsaliencyisproposedinthispaper．Firstofall，theacquiredsolarcellsurfaceimageispreprocessedtoremovethenoiseandg五dsthatinfluencethedefectdetection．Secondly，avisualsaliencydetectionalgorithmbasedonself-lear

6、ningfeaturesisputforwardtoroughlylocatethedefectregion．Then，analgorithmthatcombinesthevisualsaliencyandsuperpixelsegmentationisproposedtopreciselylocatethedefectregion．Atlast，thefinaldetectionresultisobtainedusingmorphologicalpost—processing．Thesubjectiveandobj

7、ectiveexperimentevaluationsonatestimagedatabasecontainingvarioustypesofdefectsdemonstratethattheproposedalgorithmhashi．ghdetectionaccuracy．Keywords：solarcell；surfacedefectdetection；visualsaliency；serf-learningfeature；superpixel1引言随着经济全球化的快速发展，世界各国的环境问题和能源需求问题亟待

8、解决，太阳能光伏发电已成为解决能源问题的主要方案之一，统计数据显示，到2016年底，全球新增太阳能光伏安装容量约为64．7GWE1

9、。太阳能电池片作为太阳能光伏发电中的核心部件旧⋯，其表面品质的高低将直接影响整个发电系统的发电效率和服役年限H⋯。然而，太阳能电池片在生产过程中，可能会由于生产工艺、误操作等问题造成表面出现蓝斑(区域颜色异常)、缺